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Enregistrement W4403141510 · doi:10.1007/s12144-024-06731-w

Intimate partner violence and domestic violence linked to animal abuse: a review of the literature

2024· review· en· W4403141510 sur OpenAlexaboutno aff
Carlos Barbosa‐Torres, M.a Mar Bueno-Galán, Natalia Bueso‐Izquierdo, Pilar Cantillo Cordero, Juan Manuel Moreno Manso

Notice bibliographique

RevueCurrent Psychology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de Extremadura
Mots-clésDomestic violencePsychologyCriminologySocial psychologyHuman factors and ergonomicsClinical psychologyPoison controlMedical emergencyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Animal abuse is an instrumental form of violence used in intimate partner violence and domestic violence. These two realities coexist in today’s society, leaving the victims with psychological scars. The main objective was to analyse the presence of animal abuse in cases of intimate partner and domestic violence, and to analyse the extent to which the affective relationship the victims have with their pets can influence the decision to leave their homes, fleeing from the aggressor. The work carried out using the Prisma Methodology consisted of a systematic review of scientific articles extracted from the Web Of Science, Science Direct, Scopus, Pubmed and Google Scholar databases from the last ten years, measuring their quality with the Newcastle-Ottawa scale. The results obtained were grouped into two tables with references, on the one hand, to the principal data concerning the reviewed articles and, on the other, to the characteristics and consequences of the abuse. These results provide relevant information concerning the presence of animal abuse in situations of violence, as a strategy of indirect harm towards the victim.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0150,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,410 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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