DOI: 10.13189/ujph.2014.020104 Prevalence and Correlates of Experience of Physical and Sexual Intimate Partner Violence among Men and Women in Eastern DRC
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This manuscript uses large-scale survey data to examine the prevalence and correlates of intimate partner violence (IPV) in the eastern part of the Democratic Republic of the Congo (DRC), namely in North Kivu and South Kivu provinces. We examine two form of IPV: physical and sexual. The data show that two of every five women and more than one quarter of men had reportedly ever experienced physical IPV while one quarter of women and 15.7 percent of men reported ever experiencing sexual IPV. The correlates of IPV differ for men and women and depend on the type of IPV. For men, the strongest correlates of physical IPV include current employment, education and recent experience of sexual IPV. The strongest correlates for experiencing sexual violence among men were young age, problematic use of alcohol, gender-equitable attitudes, province of residence, and recent experience of physical IPV. For women, young age, low education, gender-equitable attitudes, partner problematic use of alcohol, partner controlling behaviors, recent experience of sexual IPV, and recent experience of public humiliation were the correlates of physical IPV. The strongest correlates of sexual IPV for women include province of residence, partner problematic use of alcohol, partner controlling behaviors, and recent experience of physical IPV. The programmatic implications of the findings are discussed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,005 |
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 ».