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Enregistrement W4309993924 · doi:10.5539/ass.v18n11p31

Gender Violence Suffered by the Daughter-In-Law in the Changing Chinese Family — A Case Study from the Perspective of Family Power Structure

2022· article· en· W4309993924 sur OpenAlexvenueno aff
Lifang Wang

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Gender and Feminism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyPower (physics)ChinaInequalityPerspective (graphical)SociologyGender studiesConsciousnessChinese societyGender inequalityDomestic violencePolitical scienceLawPoison controlPsychologySuicide preventionPoliticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the development of society, the structure and function of the Chinese family have undergone great changes but gender violence still exists. Through in-depth interviews with two in-laws families, the article describes the gender violence suffered by three daughters-in-law (DILs) within two generations from the 1970s to the 2000s, discovering that despite the nuanced differences in the forms and frequencies of gender violence, three DILs were all at the inferior status in the stem family and were victims of family power inequality. It was revealed that the family power inequality gave rise to gender violence toward the DIL, inducing severe physical or mental injury to the DIL. However, family power inequality was rooted in the traditional gender ideology. The traditional gender ideology originated from the feudal society of China and still pervaded modern society. Consequently, the traditional gender ideology was the rooted cause of the occurrence of gender violence. The article concludes with a reminder of reflecting upon the impacts of the traditional gender ideology on our lives and promoting a new gender consciousness.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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