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Enregistrement W6963650201 · doi:10.22108/srspi.2024.137410.1902

Analyzing the Social and Cultural Determinants of Keeping and Using Firearms in Khuzestan Province

2023· article· en· W6963650201 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGun Ownership and Violence Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPossession (linguistics)Qualitative researchQualitative propertyData collectionQualitative analysisTrustworthinessUnder-reportingPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction In many countries, including America, Canada, South Africa, Brazil, Colombia, and certain European nations, firearm-related injuries are a significant contributor to the overall number of deaths (Dahlberg, 2004). The majority of these incidents occur in countries where civilian firearm possession is unrestricted (Singh, 2005). According to a report from the United Nations, South Africa has the second highest rate of firearm-related deaths globally (Sanaei, 2004). In contrast, Iran has relatively few reported firearm injuries with the most recent official statistics from 2014 indicating over one million illegal firearms and a similar number of authorized firearms in circulation. Materials & Methods This study employed an interpretive approach to explore and elucidate participants' experiences and interpretations of firearm use by using qualitative methods. Specifically, the foundational data theory method was utilized among various qualitative research methods to conduct and present the research. Criterion sampling was employed to select all cases that met specific researcher-defined criteria. The participants included senior experts from the police deputy of the governorate, social deputy of the governorate, senior experts of the governorate, individuals arrested in this field, senior experts of the police force, academic experts, and citizens of Khuzestan Province (Ahvaz, Abadan, Izeh, and Shadgan cities). In-depth interviews were the primary technique used for data collection. Data analysis followed the systematic approach of contextual theory, employing open, axial, and selective coding methods. Common validation techniques were utilized to ensure the scientific rigor and trustworthiness of the research. Discussion of Results & Conclusion The data analysis revealed various factors within the research model. Causal conditions encompassed the quality and lack of official supervision, civil disobedience, symbolic function of weapons, feelings of deprivation and discrimination, demonstrative use of weapons, tribal power dynamics, strategic planning weaknesses, and anomic conditions. Additionally, tribal prejudice, identity reevaluation, identity-driven use of weapons, and background conditions (economic determinants), such as poverty, unemployment, perceived economic pressure, economic-social base of users, easy access to weapons, and generation of income through unauthorized weapon sales were identified. The intervening conditions (cultural determinants) included the influence of nomadic culture, patriarchal cultural stagnation, weapons as symbols of nobility and leadership honor, low cultural capital of users, delayed ethnic customs and traditions, lack of family socialization, inactive cultural organizations, lack of free time, ethnic reference groups, belief in honoring local traditions, and value of using weapons. The proposed strategies involved the necessity of enacting laws, regulating licensed weapons, continuous monitoring of weapon licenses, citizen-centered monitoring, developing cultural strategies to replace weapons, enhancing the efficiency of laws in local conflict resolution, and utilizing local trustees' capacity. The participants highlighted the significant consequences, including heightened insecurity, negative evaluation of local governance performance by citizens, and reduced sense of belonging, all revolving around the core category of "unbalanced reproduction of ethnic traditions."

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,501
Tête enseignante GPT0,648
Écart entre enseignants0,147 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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