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Enregistrement W4401052757 · doi:10.1177/15248380241257957

Coercive Control in 2SLGBTQQIA+ Relationships: A Scoping Review

2024· review· en· W4401052757 sur OpenAlexaff
N. Zoe Hilton, Elke Ham, Dana L. Radatz, Chris Smith, Natalie M. Snow, Jolene Wintermute, Emma Jennings‐Fitz‐Gerald, Jimin Lee, Sydney Patterson

Notice bibliographique

RevueTrauma Violence & Abuse · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensHumber PolytechnicWaypoint Centre for Mental Health CareUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlHuman factors and ergonomicsInjury preventionOccupational safety and healthControl (management)Suicide preventionMedicineMedical emergencyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing measures and theories of intimate partner coercive control largely evaluate men's coercion of women. The extent of knowledge pertaining to intimate relationships among other genders and sexual identities is unclear. Guided by a theoretical framework of intersectionality, we examined and synthesized original studies on coercive control by (perpetration) or against (victimization) Two Spirit, lesbian, gay, bisexual, trans, queer, questioning, intersex, and asexual individuals within intimate partner relationships. We searched eight academic databases for records from 2014 through 2022 and hand-searched review articles' reference lists, supplemented with gray literature and website searches. Using duplicate screening, we identified 1,774 unique documents; 526 met preliminary eligibility criteria and 277 were retained for data extraction in duplicate. Coercive control was more common among minority individuals and was related to mental health challenges. Few studies reported on gender- or sexual-identity specific forms of coercive control, and an intersectional focus was uncommon. This review revealed a lack of agreed definition of coercive control or accepted standard of measurement, and a gap in research with individuals who identify as gender diverse, gender fluid or intersex, or those identifying their sexuality as asexual, pansexual, or sexually diverse.

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), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,015

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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