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Enregistrement W4411238275 · doi:10.35502/jcswb.424

Coercive control in the context of partner abuse: behavioural markers, assessment challenges, and interview approaches

2025· article· en· W4411238275 sur OpenAlexaffvenue
Madison Wesenberg, Sandy Jung, John Tedeschini

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Safety and Well-Being · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)PsychologyControl (management)Applied psychologySocial psychologyClinical psychologyComputer scienceHistoryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coercively controlling behaviours are highly prevalent in the context of intimate partner violence. However, coercive control often goes undetected because, unlike physical violence, it has not always been recognized as a criminal offence, is often perceived as less severe, and does not produce visible signs of physical violence. This paper outlines the importance of understanding what coercive control is, what coercive control looks like, why it is difficult to identify, and how investigative interviewing approaches can be employed to capture behaviours associated with coercive control when working with individuals who have engaged in partner abuse. Investigative interviewing approaches and motivational interviewing can help uncover coercively controlling behaviours that would otherwise be undetected by police and other justice-involved practitioners. Use of these approaches are illustrated to emphasize the importance of planning and preparation prior to the interview process, establishing rapport, and creating collaborative, non-adversarial relationships between the interviewer and the interviewee. These factors are likely to increase the quantity and quality of information gathered during the interview process, capture the nuances of coercive control, and reduce the likelihood that the interviewee will engage in controlling behaviours that could negatively impact the interview process.

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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