Coercive control in a national U.S. self-report survey: Prediction of repeated intimate partner violence.
Notice bibliographique
Résumé
Coercive, controlling behavior toward intimate partners correlates with physical intimate partner violence (IPV). We examined whether it also predicts subsequent IPV or other aggression. We conducted a secondary analysis of self-reports by 1,039 women and 509 men who participated in the first two waves of the Interpersonal Conflict and Resolution Study (Mumford et al., 2019). We defined coercive control as any reported perpetration at Wave 1 of threat to physically harm, threat to use information to control, or put down or disrespect their partner. The participants also reported perpetration of verbal abuse and physical or sexual aggression against intimate partners. We tested correlations of these behaviors with similar acts toward nonintimates (friends or unfamiliar persons) in Wave 1 and the prediction of physical violence in Wave 2, approximately 5 months later. Coercive control (14% of men, 26% of women) was correlated with physical or sexual IPV (8% of men, 15% of women) in both women and men and with physical violence and coercive control to nonintimates. In logistic regressions entering Wave 1 physical IPV on the first step, Wave 1 coercive control was a significant independent predictor of Wave 2 physical IPV overall, and for men but not women. Coercive control did not independently predict nonintimate physical violence. Coercive control toward an intimate partner is a unique predictor of physical IPV among men. Future research should use improved measures of coercive control and further examine coercive control as an indicator of general antisociality. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».