Structural equation modelling in male sexual violence against women research: best practices in statistical reporting and interpretation
Notice bibliographique
Résumé
Structural equation modelling (SEM), which is a family of statistical techniques in multivariate analysis, is increasingly used in sexual violence perpetration research. SEM is a versatile tool that allows for the examination of several latent variables in one cohesive analysis rather than conducting a series of sequential analyses. This advantage is of particular importance to sexual violence perpetration researchers, who often use several scales simultaneously to measure latent risk factors and outcome variables within one study. The current systematic review coded SEM statistical reporting practices in 28 sexual violence perpetration articles. We discussed statistical reporting trends across these studies and recommendations for best practice around SEM reporting techniques in sexual violence perpetration research. Researchers using SEM should be informed of best practices for reporting and interpreting SEM models to ensure adequate transparency in research communication, particularly given replicability crisis in social sciences, and the emergence of open science practices.PRACTICE IMPACT STATEMENT This review identifies several trends in the reporting of structural equation modelling in sexual violence perpetration research. By analysing these trends alongside known best practices for reporting, we make recommendations to help future researchers design their studies and evaluate theoretical models of sexual violence perpetration using structural equation modelling.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,523 | 0,799 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».