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Enregistrement W4404332086 · doi:10.55016/ojs/sppp.v17i1.80005

Exploring Typologies of Domestic Violence Perpetrators: Insights into Male Patterns and Behaviours

2024· article· en· W4404332086 sur OpenAlexaffabout
Lana Wells, Ken Fyie, Ronald D. Kneebone, Casey Boodt, Kim Ruse, Stephanie Montesanti, Rebecca Davidson

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceTypologyPsychologyCriminologySociologyHuman factors and ergonomicsPoison controlMedicineMedical emergencyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research into domestic violence has typically focused on the victims, who are usually female. However, shifting the focus to the male perpetrators creates opportunities for earlier intervention to stop the violence. By recognizing the early warning signs, police, community-based supports and governments can target interventions to prevent domestic violence before it escalates or even occurs. This policy brief examines the 10-year history of Calgary Police Service interactions with 934 Calgary men, aged 18 and above, who were eventually charged in domestic violence incidents in 2019. Based on their criminal and domestic encounters with police, the perpetrators fell into four typologies. Of the four groups, one had no history with police and the second had a criminal history but no non-criminal domestic encounters before the 2019 charge. The third group had a history of non-criminal domestic encounters, but no criminal history with police, while the fourth group had a record of both criminal charges and non-criminal domestic encounters with police. Only 27 per cent of the men in this study had no previous interactions with police. These trajectories and typologies reveal discernible increases in criminal activity and domestic encounters with police culminating in domestic violence charges. This information can help to focus legislation, policies and practices which can lead to preventing domestic violence, thus improving on the current model in which police and community organizations often respond to domestic violence only after the fact. Increased police interactions prior to a criminal conviction involving domestic violence mean there is a point at which early intervention may prevent a criminal incident of domestic violence from happening. Interventions can include providing access to counselling and supports while making online resources accessible to men at risk of becoming perpetrators and who are struggling with their behaviour in their intimate relationships. Other prevention efforts could include school-based programs and targeting male-dominated workplaces with domestic violence prevention efforts in order to avert potential first offences. The approach to domestic violence must shift. The victims’ responsibility to keep themselves safe needs to be augmented by a focus on stopping the individuals who perpetuate harm. Our ongoing research agenda is investigating the extent to which police, government and policy-makers may be able to use information about the behaviours and trajectories of offenders to intervene proactively and so prevent incidents of domestic violence from happening.

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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