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Enregistrement W3217276571 · doi:10.1177/0192513x211042847

Help-Seeking Behaviors of Male Survivors of Intimate Partner Violence in Kenya

2021· article· en· W3217276571 sur OpenAlexaff
Eric Y. Tenkorang, Mariama Zaami, Sitawa R. Kimuna, Adobea Yaa Owusu, Emmanuel Rohn

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Issues · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceHelp-seekingMultinomial logistic regressionOddsPsychologyPoison controlClinical psychologySuicide preventionSocial psychologyLogistic regressionMedicinePsychiatryEnvironmental healthMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Very few studies examine the help-seeking behaviors of male survivors of intimate partner violence (IPV) in Kenya or sub-Saharan Africa more generally. Using nationally representative cross-sectional data from 1,458 male survivors and multinomial logit models, we examined what influences men’s decision to seek help after experiencing IPV. Results show the majority of male survivors did not seek help. Those who did so turned to informal rather than formal sources. The severity of physical violence was the most robust and consistent predictor of help-seeking. Male survivors of severe physical abuse had higher odds of seeking help from informal support networks than not seeking help. Compared to the uneducated, highly educated men were significantly more likely to seek help from formal support networks than to not seek help at all. Sensitization programs are required to educate male survivors of IPV on available sources of support. In particular, barriers to help-seeking must be removed to encourage male survivors to find support.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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