A Research on Violence Against Women: Are the Trends Growing?
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Violence against women is a global public health problem. Although there has been much research done on violence against women, there are few studies that provide the current scientific production. Methods: In this study, bibliometric analysis has been used to evaluate the 1984 documents from 1986 to 2020 based on the Scopus database. These documents were analyzed quantitatively by the Bibliometric R Package and the VOS viewer software. In addition, the 20 top-cited papers were analyzed qualitatively. Results: The research findings show that the United States is a leader in this field with the most highly cited articles and also the greatest number of publications followed by the United Kingdom, Canada, Australia, and South Africa. A total of 1984 documents were collected from the Scopus database and were analyzed in the Bibliometric R Research Package and the VOSviewer software. The results demonstrated that the average citations per year for each document were 23.39% and the annual scientific production growth rate was 16.86%. The keywords analysis indicates that most articles focus on “sexual violence”, “sexual assault”, “intimate partner violence”, “violence against women”, “sexual abuse”, “domestic violence”, “child sexual abuse”, “prevention”, and “rape.” Sources such as the “Journal of Interpersonal Violence”, “Journal of Violence Against Woman”, “Journal of Violence and Victims”, “Psychology of Women Quarterly”, “Journal of Adolescent Health”, “Journal of Consulting and Clinical Psychology”, “American Journal of Public Health”, “Journal of Consulting and Clinical Psychology”, and “American Journal of Public Health”, and “The Lancet” are the top most productive in this field. Discussion: Examining the articles showed that the vast majority of women have experienced verbal, sexual, intimate partner violence, cyber harassment, and so on.
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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 | 0,009 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,083 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».