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Enregistrement W4385009033 · doi:10.53555/sfs.v10i1.1305

A Qualitative Study To Investigate Male Victims’ Experiences Of FemalePerpetrated Domestic Abuse In India With Reference To Gwalior Chambal Division

2023· article· en· W4385009033 sur OpenAlexvenueno aff
Reena Rani Jat

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violencePsychological abuseAbusive relationshipNeglectForced marriagePsychologyQualitative researchHarmWifeJealousySocial psychologyCriminologyPoison controlSuicide preventionMedicinePsychiatrySociologyGender studiesPolitical scienceSocial scienceLawEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite evidence of a significant increase in violence against men by women, female penetrating domestic violence against men has not been studied in India. This study used a qualitative exploratory descriptive approach to investigate male victims of female-perpetrated domestic violence in India, especially Gwalior - Chambal Division, Madhya Pradesh. Semistructured interviews were utilized to gather data from 33 married males in the Gwalior Chambal division, which was subsequently analysed using an interpretive phenomenological approach. There were 5 themes identified: 1. the causes of domestic assault against men; 2. the different types of domestic abuse against men; 3. the consequences of domestic abuse against men; 4. men's ideas of reducing or stopping abuse by their husbands; and 5. the characteristics of abusive wives. Participants experienced varying degrees of mental, behavioural, and verbal harm, coercive control, emotional neglect, and physical assault, all of which had an impact on them and their families. Abusive women used a number of techniques to justify their behaviour, including sex, children, solitude, and money. Furthermore, individuals were persuaded to divorce, stay in an abusive relationship, or use violence against their wives by clan and traditional values, societyinstitutions, and norms. The top causes for male violence were wives' disregard of the house, children, appearance, and personal hygiene; squandering money; wives' family meddling in the couple's private marital relationships; the wife's betrayal; and traditional thinking. New perspectives on domestic violence must be developed in India to help us better understand the nature of abuse against men, provide resources and assistance to them, reduce the prevalence of domestic abuse, and protect Indian married males.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0110,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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