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Enregistrement W6987935327

The Violent Pandemic: Domestic Abuse in Mexico and Argentina

2023· article· en· W6987935327 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMurray State's Digital Commons (Murray State University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceLatin AmericansPresentation (obstetrics)Work (physics)Face (sociological concept)Quarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Angel Salgado-Morales is a double major in Accounting and Spanish and will be graduating fall 2023. Accounting is my main focus and the information will be very useful because I plan to start my own business one day, so I love learning about the way business works. My Spanish major is interesting because I am a native speaker but, I don’t know much about the history of Latin-American. I have enjoyed learning the history in Spanish. In my spare time I like to spend time with my cat AJ, I also enjoy being an active member of my church. My plans for the next year are to work full time in an accounting position, either with the company I intern with or a different firm. The COVID-19 Pandemic has forced everyone inside for safety concerns. Unfortunately, for those who face domestic abuse, this safety precaution has posed a different kind of threat, specifically for women in Latin America. This presentation addresses certain factors and trends in Latin America society that have contributed to the increase in domestic violence during the pandemic lockdowns, with a special focus on comparing Argentina and Mexico. There are many factors that contribute to domestic violence, but I will focus on three that have been affected by the COVID-19 lockdowns. These include economic insecurity, social acceptance of violence against women, and alcohol abuse. During the COVID-19 lockdowns, the number of cases has increased substantially by a quarter globally. With the use of academic journals and statistical analyses, the different factors were each measured from Latin American countries throughout the lockdowns. I will compare how Argentina and Mexico reacted to and handled the threat of COVID and how that impacts each one of the three points. The information is constantly being updated as more research is conducted. Argentina and Mexico both saw increased reports to their respective hotlines, but Argentina’s hotlines dealt with more psychological and emotional abuse in contrast to Mexico’s who received more physical abuse reports. Mexico has begun to implement intuitions in almost every state to combat the violence, and Argentina has passed new laws has a social movement bringing awareness to the issue. The goal of the study is to bring awareness to the abuse of women, specifically in Latin America, experienced during the COVID-19 lockdowns. By bringing awareness to this worldwide issue, we can start to demand a change in the treatment of women.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,251 · 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.

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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