The Experience of the Coercive Control Scale: Factor Structure and Psychometric Properties
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coercive control is an important topic related to couples’ relationships, and, therefore, appropriate measures are needed to assess this factor. Coercive control has three facets: (1) the abuser’s intentionality or goal orientation vs. motivation, (2) negative perceptions of controlling behaviors by the victim, and (3) the abuser’s ability to gain control through credible threats. Objectives: This study aimed to devise a valid and reliable measure of coercive control in Iran. Methods: A coercive control scale based on the Canadian Violence Against Women Survey and Psychological Maltreatment of Women Survey was translated and back-translated. Based on the experts’ opinions, some items were added to the questionnaire, while others were changed to fully capture the nature of coercive control in Iran. The scale was named the Experiences of Coercive Control (ECC) Scale. The study period was between May and August 2021. Results: The test-retest reliability of the ECC Scale was high, and the convergent validity of this scale with the Wife Abuse Questionnaire was confirmed. The analysis of the factor structure of the ECC Scale based on the principal component analysis method with a varimax rotation yielded a two-factor solution, including control via aggression and spying behaviors. Conclusions: The ECC Scale is a valid and reliable measure that could be used in emergency and non-emergency situations. The need to include more culture-appropriate items should be discussed in future research.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».