Risk Factors for Domestic Homicide: Immigrant & Canadian-born Populations
Notice bibliographique
Résumé
Domestic violence is a critical human rights issue that can escalate to cases of domestic homicide. Globally, approximately 30% of women in relationships have reported experiencing violence at the hands of an intimate partner. In Canada this pattern is echoed, as over 25% of police-reported violent offences were from victims of domestic abuse. Recent research has revealed that immigrant & refugee victims experience unique risk factors that may render them more vulnerable to this form of violence. Yet, despite this burgeoning research area, and Canada’s diverse population of 6 million immigrants, there is a dearth of research pertaining to domestic violence risk factors facing immigrant victims in a Canadian context. Indeed, the shifting sociodemographic profile of Canada's population calls for culturally-informed risk assessment, risk management & safety planning tools to protect as many people as possible from domestic violence & homicide. Therefore, this study investigated factors that pertain to a victim’s vulnerability to violence across immigrant and Canadian-born populations. Although several factors, such as actual or pending separation, were shared across both demographics, other factors, such as social isolation, featured more prominently in cases of immigrant domestic homicide victims. By identifying these shared and unique characteristics, front line workers & policy makers will be informed of important trends that can influence the creation of research-based & culturally-relevant risk assessment, risk management and safety planning strategies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».