An Exploratory study on violence in a rural area near Bengaluru, Karnataka, India
Notice bibliographique
Résumé
Background In India there has been an increased reporting of violence over the years and its magnitude varies from state-to-state. Most of the studies available in India are on violence occurring within the household like domesticintimate partner violence child abuse etc. There are very few studies available on violence that occurs outside the household in the community.ObjectivesObjectives of the study were to assess the burden of violence among people living in a rural area near Bengaluru to list out the different types causes and health consequences of violence to assess the opinion of the subjects on violence and to find out the various factors associated with violence.MethodsThis exploratory study was conducted in the villages coming under three Primary Health Centres in a rural area near Bengaluru over a period of3 months in the last quarter of 2016. The Study subjects were aged between 14 years to 60 years. The total sample size was 2013. A pretested structured questionnaire was applied anonymously as the survey tool to gather information.ResultsA total of 2046 subjects were surveyed of whom 159 7.7 experienced some kind of violence in the past one year. 54 were males 32.1 were high school educated 14.5 had received no formal education 89.9 were Hindus. The major form of violence was verbal abuse 83.6 followed by pushing around 12.6 slapping 10.7 hitting 9.4. 5.0 had abrasions and 3.0 had bleeding and pain.ConclusionsAbout 7 of the subjects had experienced violence. Verbal abuse was the most common type of violence. Substance use was significantly associated with violence.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».