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Enregistrement W4379524841 · doi:10.54254/2753-7048/7/20220821

Causes of Intimate Partner Violence

2023· article· en· W4379524841 sur OpenAlexaff
Zijie Chen

Notice bibliographique

RevueLecture Notes in Education Psychology and Public Media · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceCommitClosenessPersonality psychologyHarmSocial psychologyPsychologyAffect (linguistics)Poison controlCriminologySuicide preventionPersonalityMedicineMedical emergencyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the factors that contribute to intimate partner violence (IPV) is the goal of the research presented in this article. Intimate relationship violence is defined as any physical abuse involving any kind of close personal interaction between two people. Another topic worth addressing is the potential harm that IPV may do, such as physical and mental injuries, for example, is likely to be fatal. For children the damage can be more severe. The impact of both internal and external elements is also taken into account in the text. The internal aspects talk about how genes, personalities, and early life experiences might affect IPV. Negative affectivity (NA) and social inhibition are more prevalent in type D personalities (SI), and this type is more likely to commit IPV. The creation of aggressive conduct and upbringing are related, according to external variables. This article aims to increase public awareness of the risks associated with IPV so that more people will be able to defend themselves. Stay away from engaging in unhealthy closeness. The outlook is to compute and statistically provide more accurate results by collecting more data to enable future research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations0
Publié2023
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