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Enregistrement W4388296075 · doi:10.1177/10778012231208985

Intimate Partner Violence, Animal Maltreatment, and Barriers to Safety for Survivors with Companion Animals and Livestock: Findings From a Qualitative Study

2023· article· en· W4388296075 sur OpenAlexaffabout
Crystal J. Giesbrecht, Amber J. Fletcher, Melissa A. Wuerch

Notice bibliographique

RevueViolence Against Women · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of ReginaSaskatchewan Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompanion animalOccupational safety and healthPoison controlSuicide preventionInjury preventionHuman factors and ergonomicsLivestockMedical emergencyDomestic violenceMedicineEnvironmental healthPsychologyVeterinary medicineBiologyEcologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the co-occurrence of violence against women and violence against animals based on interviews with 15 survivors in Saskatchewan, Canada. The qualitative data reveal complex dynamics of the human–animal bond for victims/survivors. Insufficient social supports exacerbate barriers for leaving relationships with animals when experiencing intimate partner violence; nonetheless, the participants perceived animals as crucial to their well-being. Care of horses and livestock is further complicated by financial issues and difficulty evacuating large animals. Survivors emphasized the need for social programs to assist survivors who care for companion animals and large animals. Content warning: This article contains descriptions of violence and abuse toward companion animals, horses, and livestock, as well as examples of animals being killed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,319 · 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'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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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