Bystander Attitudes to Hearing Family Violence: An Australian Survey
Notice bibliographique
Résumé
Male violence against women and children is a pernicious global problem responsible for a high burden of injury, illness, and premature death across societies and cultures. Socio-cultural beliefs, attitudes, and practices underpin the conduct of perpetrators, targets, bystanders, and responding service providers, including police, health, and social welfare services. Bystanders’ willingness to act to help targets of family violence is a key dimension framing the social environment of using violence against family members. An anonymous internet survey of 464 Australians, mainly women, identified that around three-quarters of respondents would respond if they heard a cry for help from a nearby home. Most said they would call the police. The key deterrents to taking action were fears for their safety and their confidence that calling the police would lead to effective action. Despite their willingness to act, most believed that the typical Australian public would not do so. They attributed reluctance to take action to bystanders’ fears for their safety, beliefs that it was not their business, and not wanting to get involved. Respondents wanted more financial, housing, and legal support for victims of violence to end abusive relationships. Nationally consistent FDV laws, changes to media reporting, and school-based education were nominated as key strategies to prevent and reduce family and domestic violence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».