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Enregistrement W4413878201 · doi:10.1177/00938548251357789

The Factor Structure of Intimate Partner Violence Risk

2025· article· en· W4413878201 sur OpenAlexafffundabout
Anna Pham, Kevin L. Nunes, N. Zoe Hilton, Liam Ennis, Sandy Jung

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensMacEwan UniversityUniversity of AlbertaUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDomestic violencePoison controlHuman factors and ergonomicsSuicide preventionInjury preventionOccupational safety and healthRisk factorMedical emergencyPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve our understanding of the latent constructs of intimate partner violence (IPV) risk, we explored the underlying factor structure of combined items from three IPV risk assessment tools and examined whether the factors predict recidivism outcomes. Data were examined for 251 adult men who were charged with violence against their past or current female intimate partners and whose files were referred for a comprehensive threat assessment from 2010 to 2016 in Canada. Results suggested six underlying risk factors, two of which significantly predicted IPV, any violent, and any recidivism outcomes in a 4-year average follow-up with 227 men. However, only one factor ( Antisocial Patterns and Psychosocial Adjustment ) independently predicted IPV and any violent recidivism over time above and beyond other factors. Our findings indicate room to further improve current IPV risk assessment measures and support the call for informative causal theories of IPV recidivism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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