Tearing Down the Gender Paradigm in Favour of Families
Notice bibliographique
Résumé
Despite our preoccupation with ‘stranger danger ’ (e.g., child abductions, stranger-rapes) it is a well-established fact that we are more likely to be assaulted or killed by a family member than by anyone else. Following from their 1975 and 1985 National Family Violence Surveys in the United States, Richard Gelles and Murray Straus concluded, “With the exception of the police and the military, the family is perhaps the most violent social group, and the home the most violent social setting, in our society. A person is more likely to be hit or killed in his or her home by another family member than anywhere else or by anyone else ” (1985, p. 88). In short, abuse in families and intimate relationships is ubiquitous (Mills, 2003). According to Dutton (2006), Canadian and American data reveal similar rates of violence against women: around 1 in 5 women have ever experienced IPV, 2%-4 % of women suffered severe violence in the past year, and 1.5%-2.5 % of women suffered repeated severe violence in the past year. The lifetime incidence rate for any form of domestic violence (including relatively innocuous acts like pushing or shoving) is approximately 19%. The lifetime incidence for severe or injurious domestic violence is about 8%. Owing largely to the success of the women’s movement, national campaigns to educate the public about the burden of domestic violence, as well as the introduction of the topic of family violence in many university courses, the preponderance of abuse perpetrated within families and intimate relationships likely is of little surprise to most readers. As my colleagues and I have discussed elsewhere (Dutton & Nicholls, 2005; Hamel & Nicholls, 2007), what is not widely-recognized is that the most common form of partner abuse is bi-directional; meaning that both partners perpetrate aggression against their partner and also are the victims of their partner’s aggression. To date, evidence from more than 150 empirical studies demonstrate gender symmetry or
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,064 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».