MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392109609 · doi:10.1177/08862605241233266

Supportive Interventions of Chinese Police in Domestic Violence: Do Officer Knowledge and Training Matter?

2024· article· en· W4392109609 sur OpenAlexaff
Jia Xue, Kai Lin, Luye Li, Hayden Huaixing Wang, Ivan Y. Sun

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionDomestic violenceLaw enforcementPsychologyPoison controlSuicide preventionSocial psychologyMedicinePolitical sciencePsychiatryLawEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policing domestic violence (DV) poses significant challenges in China due to cultural, legal, and organizational complexities. Policing DV in China favors mediation over assertive interventions, complicating law enforcement's role. While previous research has focused on coercive interventions by Chinese police, there is limited information on non-coercive, supportive approaches. This study investigates the relationship between police officers' knowledge and training regarding the Anti-DV law and their willingness to provide supportive services to DV victims in China. It also considers various individual and organizational factors. The data used in this study are derived from the Policing DV in China project, with a sample of 1,353 respondents who had experience dealing with DV cases within the past 3 years. The study focuses on three dependent variables representing supportive approaches to DV cases: Referral, Counseling, and Protection orders. Independent variables include officers' knowledge of the Anti-DV law and agency training. Control variables include the use of body-worn cameras (BWC) and attitudes toward Violence Tolerance, Male Dominance, and Gender Equality. Additionally, demographic variables, working environment, length of service, and police rank are considered. The analytical approach involves a three-step strategy, incorporating descriptive, bivariate analyses, and regression analyses. The results are interpreted using odds ratios and average marginal effects, and statistical software such as SPSS by IBM and R by Open-Source Model is utilized for data analysis. Key findings indicate that more than half of the officers referred intimate partner violence survivors to shelters and assisted victims in filing protection orders. Counseling practices varied across provinces and between male and female officers. Agency training and the use of BWC were positively associated with non-coercive and supportive approaches, while knowledge of the DV Act, male dominance score, and gender equality score did not predict the use of such approaches. Demographic characteristics, including police rank, length of service, and province of employment, influenced the utilization of non-coercive and supportive approaches. This study examines the challenges faced by Chinese police officers when responding to DV cases and their willingness to provide supportive interventions. The study highlights the complexities surrounding the initiation of protection orders due to officers' legal knowledge and discretion. The study emphasizes the importance of police support in addressing DV in China and the role of agency training in promoting non-coercive responses. It highlights regional variations in police support and underscores the need for addressing disparities in service provision across different provinces.

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)0,000
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 enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Interpersonal ViolenceMême sujetIntimate Partner and Family ViolenceTravaux en français237 207