MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4309514858 · doi:10.1177/10778012221137924

Motivations and Barriers to Help-Seeking Among Female Victims of Intimate Partner Violence in Ghana

2022· article· en· W4309514858 sur OpenAlexafffund
Emmanuel Rohn, Eric Y. Tenkorang

Notice bibliographique

RevueViolence Against Women · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDomestic violenceThematic analysisHelp-seekingPsychologyPoison controlSuicide preventionSocial psychologyHuman factors and ergonomicsAbusive relationshipSociocultural evolutionQualitative researchMedicinePsychiatryMedical emergencyPolitical scienceSociologyMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study used qualitative data from 30 women in three of Ghana's 16 administrative regions to explore motivations and barriers to help-seeking among victims of intimate partner violence. Results of the thematic analysis showed low reporting to formal support networks, such as the Domestic Violence and Victim Support Unit or the police, with higher preference for informal sources, such as family members and friends. Motivations to seek help included fatigue, severity of abuse, abusive partner's negligence in honoring marital obligations, and trust in family members. Barriers to help-seeking included: fear of divorce, stigmatization, lack of trust in formal support channels, sociocultural norms emphasizing gender role expectations, and family privacy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueViolence Against WomenMême sujetIntimate Partner and Family ViolenceTravaux en français237 207