Coercive control in the context of partner abuse: behavioural markers, assessment challenges, and interview approaches
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,059 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».