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Enregistrement W4401767265 · doi:10.1177/08862605241270064

The Perils of the Unknown: Intolerance of Uncertainty and Intimate Partner Violence Across the First Four Pandemic Waves

2024· article· en· W4401767265 sur OpenAlexafffund
Kathryn M. Bell, Diane Holmberg, Zoey A. Chapman

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesAcadia University
Mots-clésDomestic violenceLongitudinal studyPandemicPsychologyDemographyPoison controlSuicide preventionHuman factors and ergonomicsInjury preventionOccupational safety and healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Developmental psychologySocial psychologyClinical psychologyMedicineMedical emergencySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theory suggests that intolerance of uncertainty (IU), a tendency to perceive uncertain events as threatening, may serve as a potential risk factor for increased intimate partner violence (IPV) perpetration; however, few studies have investigated this association, and none have taken a longitudinal approach. We investigated the issue in two longitudinal online investigations (initial N = 282 and 1,118), with time periods ranging from just before the COVID-19 pandemic to the fourth pandemic wave, approximately 1.5 years later. IU was a significant predictor of IPV cross-sectionally, and in the short term longitudinally (i.e., over periods of weeks); however, it did not predict IPV over the longer term (i.e., over periods of months or years). In addition, our longitudinal design allowed assessment of IPV trends across pandemic waves. Physical IPV rates remained low and steady across time. Psychological IPV rates showed an increase in the early days of the pandemic, but then dropped and stabilized, albeit at a somewhat higher rate than pre-pandemic. Study 2 had ample representation of LGBTQ+ respondents and showed that the patterns and processes worked similarly for LGBTQ+ and non-LGBTQ+ individuals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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