MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4280526560 · doi:10.1080/07448481.2022.2068017

Risk factors for intimate partner violence perpetration among college students: Impact of childhood adversities

2022· article· en· W4280526560 sur OpenAlexaffabout
Y. Joon Choi, Abha Rai, Sung Hyun Yun, Jungeun Olivia Lee, Seunghye Hong, Hyunkag Cho, Soonok An

Notice bibliographique

RevueJournal of American College Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violencePsychologyCollege healthClinical psychologyPsychological interventionLogistic regressionMental healthSuicide preventionIntervention (counseling)Poison controlInjury preventionOccupational safety and healthPsychiatryMedicineEnvironmental healthFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Intimate partner violence (IPV) among college students is a significant problem that negatively affects their physical and emotional health. This study aimed at examining risk factors, especially childhood adversities at the individual, relationship, and community levels, of IPV perpetration among college students. Methods: The sample from seven universities in the U.S. and Canada (N = 3,725) completed an online survey. Major variables included IPV perpetration, five types of childhood adversities, alcohol and drug use, depression, and demographic information. Logistic regression was performed. Results: Peer violence victimization, witnessing parental IPV, experiencing child maltreatment, drug use, and depression were associated with a higher odd of perpetrating IPV. Conclusions: Research and practice must account for exposure to multiple risk factors when intervening with college students. An integrative approach that combines trauma-informed interventions with substance use and mental health treatment may be most successful at IPV perpetration prevention and intervention among college students.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,342 · 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.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of American College HealthMême sujetIntimate Partner and Family ViolenceTravaux en français237 207