A Latent Class Analysis of Reproductive Coercion Experiences Based on Victim-Survivors’ Acknowledgment and Disclosure Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Reproductive coercion (RC) is a form of violence involving behavior that interferes with an individual's contraceptive and reproductive decisions. Like other forms of violence perpetrated by intimate partners, victims of RC do not necessarily identify it as such. Similarly, victim-survivors do not readily disclose their experiences or seek support and treatment. This study identifies patterns of acknowledgment and formal and informal disclosure of RC experiences in a community sample of 317 participants. Latent classes are then compared with respect to characteristics of victims/survivors, RC consequences, and associated contexts. Participants completed measures to assess experiences of RC and violence perpetuated by intimate partners as well as social support, posttraumatic stress symptoms, and consequences for psychological and sexual health. Latent class analysis was performed to identify acknowledgment and disclosure patterns. An optimal three-class solution was selected: High unacknowledgment with ambivalence, High disclosure (41%); High acknowledgment, High disclosure (30%); and Hesitant acknowledgment, No disclosure (29%). Classes were identified according to the presence of social support, living with a disability, victimization experiences, and mental and sexual health consequences. Future studies should explore the relationship between RC acknowledgment and disclosure, which can influence victims' search trajectories for support and services.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».