Mandatory Reporting of Intimate Partner Violence: Examining Predictors and Experiences Among Intimate Partner Violence Victims
Notice bibliographique
Résumé
Mandatory reporting of intimate partner violence (MR-IPV) is a controversial topic. This study examined the practice of MR-IPV by investigating what factors were associated with MR-IPV experience among victims of intimate partner violence (IPV). The study also investigated the experiences of IPV victims who have experienced MR-IPV, to better understand the consequences of MR-IPV. Eighty-six IPV victims were recruited through help services and administered a questionnaire about their experiences with IPV and MR-IPV. Multivariate logistic regression was used to explore statistical predictors of having experienced MR-IPV. Candidate predictors included IPV characteristics and risk factors, sociodemographic/contextual variables, and contact with the help services. IPV severity and persistence were of particular interest, as these define the threshold for whether MR-IPV applies in Norwegian law. IPV victims with MR-IPV experience were asked questions about the experienced consequences of MR-IPV. Neither characteristics of the IPV victimization, risk factors, sociodemographic variables nor contact with the help services were predictive of MR-IPV experience. However, having perpetrated severe psychological aggression was predictive of MR-IPV experience (OR = 4.99). Participants with MR-IPV experience ( n = 39) reported both positive and negative consequences of MR-IPV, but generally more positive consequences for themselves. A majority agreed that, overall, they were better off after MR-IPV was used. Our results indicate that the Norwegian MR-IPV law might not be practiced as intended. The consequences of MR-IPV for IPV victims appear complex and warrant further study. However, overall, the use of MR-IPV led to positive reported consequences for the majority of the participants in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».