The relationship between aggressive behaviors of preschool children and the violence against Iranian women in the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During epidemics, supports are limited and individual and collective vulnerabilities as well as domestic violence are increased. Therefore, various groups in society, especially children and their mothers, are extremely vulnerable. This study aimed to assess the relationship between aggressive behaviors of preschool children and the violence against Iranian women during the COVID-19 pandemic. METHODS: This descriptive-correlational study was conducted in October-November 2020. Stratified random sampling was performed among preschool children in Kerman. Data were collected using the Violence toward Women Inventory and the Aggression scale for preschoolers Scale. Data were analyzed using SPSS25, ANOVA, independent t-test, and Pearson correlation test. RESULTS: The results showed that the total mean scores of violence against women and preschoolers' aggression were 54.43 ± 10.6 and 88.44 ± 6.5, respectively. The results showed a statistically significant difference in aggressive behaviors of preschool children, mother's job, number of children, mother's education, income, and age. A positive and significant relationship was also found between the subscales of violence against women and aggression in preschool children. CONCLUSIONS: The results showed a positive and significant relationship between violence against women and aggression of preschool children. Therefore, it is recommended that parents identify and eliminate the risk factors for domestic violence during the COVID-19 in order to protect their children. Parents also must learn coping strategies for stress and resilience in the epidemic crises.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».