‘She Ended Up Controlling Every Aspect of My Life’: Male Victims' Narratives of Intimate Partner Abuse Perpetrated by Women
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Woman's use of violence has been mainly conceptualised through woman's experiences of victimization. However, more recent perspectives emphasise the female agency, responsibility and meaning of woman's violence. Listening to the voices of victims of women's abuse is a powerful way of learning about woman's use of violence and its impact on the victims. We conducted focus groups with 41 men from four countries who experienced female-perpetrated abuse. Four major types of abuse were identified: psychological abuse and coercive control followed by physical violence and sexual violence. Psychological abuse ranged from verbal assaults and gaslighting to provoking physical altercations and reporting false accusations. Patterns of control included deliberate isolation, threatening false accusations and financial domination. Men reported that women initiated physical violence for various reasons, including jealousy and rage. Some women used different objects that could seriously hurt, including knife, while others slapped, bit, punched or kicked. Several men reported female-perpetrated sexual abuse. Woman's use of violence in the intimate relationship should be treated seriously. A more gender-inclusive approach to partner abuse is required that can focus on a better prevention of abuse for all victims.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».