Estimates and predictors of alcohol-related harm to intimate partners in Australia An analysis of a nationally representative survey
Notice bibliographique
Résumé
Aims: This study explores the prevalence and predictors reported in 2019 by men and women of alcohol-related intimate partner violence (ARIPV), that is, verbal abuse, physical abuse, and being put in fear by intimate partners, when partners were under the influence of alcohol. Methods: Secondary data analysis of the 2019 Australia’s cross-sectional National Drug Strategy Household Survey included 22,015 respondents aged 14 years or older (9,804 men, and 12,211 women). The prevalence of ARIPV and each type of ARIPV (verbal abuse, physical abuse, and being put in fear) in the past year is described, and the predictors of all are analysed using chi-square tests and logistic regressions, overall and separately for men and women. Results: An estimated 3.4% of the Australian adult population (4.7% women, 2.1% men) reported ARIPV in 2019. The prevalence of ARIPV was higher among the participants who were women, middle-aged (35-44 years), had a certificate or diploma, were less advantaged, were divorced, separated, or widowed, single with dependents, living in more regional, and remote areas, and undertook heavy episodic drinking (HED) weekly or less often. Age, marital status, household composition, and weekly, monthly, or ever HED predicted ARIPV for women, while higher education levels and weekly or monthly HED were significant for men. Discussion and conclusions: Women were twice as likely to report intimate partner violence (IPV) from their male partner when they were under the influence of alcohol, as were men. The findings underline that interventions are needed to address IPV from intoxicated partners.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».