The Prevalence of Economic Abuse Among Intimate Partners in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
We examine the prevalence of economic abuse in all demographics. Previous research primarily considers female victims within heterosexual relationships characterized by other forms of intimate partner violence (“IPV”). Consequently, economic abuse may appear to be a less widespread societal issue than it is. Relying on theory that IPV is not a gendered phenomenon, we collected primary data of the prevalence of economic abuse in the Alberta general population and analyzed the influence of demographic variables on the likelihood of experiencing economic abuse. We surveyed 300 random adults in every demographic on what economically abusive behaviors they have experienced and used univariate and regression analysis to determine the effect of different demographic variables on those experiences. We found that 36% of all adults in the sample experienced economic abuse, with 17% experiencing severe economic abuse. Being male or female had no statistical impact on the likelihood of experiencing such abuse, and the effect of income is contrary to previous assumptions. Women are more vulnerable to Economic Control, a subtype of economic abuse. Economic abuse is a broader problem than research to date has considered. Though it is not a gendered phenomenon, different behaviors are more prevalent or severe for different genders. The prevalence of economic abuse in all demographics suggests that further awareness and advocacy is necessary to reduce its incidence. Additional research on a national level is needed to determine patterns and motivations for economic abuse and its correlations with other forms of IPV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».