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Enregistrement W4321455819 · doi:10.2174/1573404820666230221141754

Domestic Violence against Women and COVID-19 Quarantine: ASystematic Review Study

2023· review· en· W4321455819 sur OpenAlexaboutno aff
Seideh-Hanieh Alamolhoda, Elham Zare, Mahbobeh Ahmadi Doulabi, Parvaneh Mirabi

Notice bibliographique

RevueCurrent Women s Health Reviews · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusDomestic violenceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MEDLINEQuarantineWeb of scienceMedicineInclusion (mineral)PandemicPoison controlSuicide preventionFamily medicinePsychiatryPsychologyEnvironmental healthMeta-analysisPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Domestic violence against women is defined as physical, sexual, and emotional abuse, that women experience. During the COVID-19 quarantine, homes have become very dangerous places for domestic violence against women. Methods: Following PRISMA guidelines, Medline, Scopus, Embase, Google scholar, and web of science were searched. Two independent authors screened all identified titles, abstracts, and relevant full texts for inclusion in the systematic review. 7 primary studies that were published between December 2019 and March 2021 were examined. The risk of bias in the retrieved articles was assessed by the Newcastle–Ottawa Scale. Results: During the COVID-19 lockdown, people have experienced different situations that lead to increasing aggressive behavior with possible trauma and violence, especially against women. Conclusion: During the quarantine of the COVID-19 pandemic around the world, we need programs aimed at preventing acts of domestic violence against women, such as trained multi-disciplinary staff, including psychologists, sexologists, and clinical psychiatrists.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,259
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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