Trust in Police, Victim Blame Attitudes, and Lived Experience with Violence as Predictors of Perceptions of Clare’s Law in a Canadian Sample
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of domestic violence (DV) in Canada has prompted federal and provincial consideration and implementation of Clare’s Law (CL) in various regions throughout Canada. CL is legislation that allows people in intimate relationships to request information from the police about their partner’s history of DV and risk for future violence. The purpose of sharing this information is to aid people in making informed decisions about their relationships, with the hope of reducing DV. However, there is little empirical research on CL and no one knows whether the framework can prevent incidents of DV, especially for some populations (e.g., younger women, Indigenous peoples, LGBTQ+) who are higher risk and face additional barriers to reporting or seeking help. Despite being in effect in several Canadian provinces, little is known about Canadians’ knowledge of CL or their perceived likelihood of using it. This research uses Amazon Cloud Research to survey Canadians’ perceptions of CL. We will test whether prior experiences of DV, trust in police, and fear of victim-blaming predict Canadians’ support of CL and their willingness to use CL in the future. We will explore potential barriers to using CL (e.g., safety concerns) and discuss implications for the accessibility and perceived utility of this controversial new law.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».