Intersecting Abuse of People and Animals in Practice: Implications of the Connection Between Intimate Partner Violence and Animal Abuse for Family Justice Professionals
Notice bibliographique
Résumé
According to recent estimates, 60% of Canadian homes have at least one cat or dog, and the number continues to climb. Often considered family members, these animals are vulnerable to family violence. Their presence can also render human victims of violence more vulnerable: research indicates many victims delay leaving their abuser out of concern for their animals or consider returning to the abusive relationship because their abuser has the animal companions. Despite a substantial body of literature documenting the link between intimate partner violence (IPV) and animal abuse, research has not examined how family law professionals encounter and deal with it in their practices. Given that these professionals are often among the first to encounter those aiming to end an abusive relationship, their perspectives are key to understanding how to better serve impacted victims/survivors. This study sought to understand the perspectives of family law professionals in Canada using a self-administered online survey (n=348) and in-depth follow-up qualitative interviews (n=12). Although most participants reported confronting the connection between animal abuse and IPV in their practice, they were uncertain how to best address it. The findings point to six recommendations that should be prioritized: providing family law practitioners with relevant training and resources; educating the judiciary; establishing guidelines for when and how to report animal abuse; screening for the presence of companion animals in client intake forms and other family law forms that screen for IPV; clarifying how ownership or guardianship of companion animals should be determined in cases where there is IPV; and amending protection order legislation to enable the explicit inclusion of companion animals.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».