Notice bibliographique
Résumé
The study of partner abuse has been documented in the literature over the past 30 years. However, it is only in the last decade that studies have started to focus on partner abuse in gay male relationships. Most of the quantitative research has focused on prevalence and incidence rates. Although correlates of gay partner abuse has been studied it has not been guided by theory. Most of the theories about gay partner abuse have been based on heterosexual partner abuse models. Recent trends in theory development have suggested that a number of theories be combined to create a multi-integrated model of partner abuse. The current study tested this trend by surveying 155 men across North America (i.e., Canada and the United States) on a variety of variables established or hypothesized by the literature to influence gay male partner abuse. These variables acted as indicators to four factors that this study has suggested will act in concert to influence partner abuse in gay men. These four factors that were studied were: Clinical, Socio-Political, Orientation-Specific, and Previous Social Learning. The Clinical Factor concerned itself with indicator variables that were related to personality features and alcohol use, while the Socio-Political Factor focused on indicators of perception of power and satisfaction. The Orientation-Specific Factor had indicator variables related to minority stress and attitudes towards myths of same-sex partner abuse, while the Previous Social Learning Factor was concerned with experiencing child abuse or exposure to domestic violence. This study analyzed whether these factors had an effect on Partner Abuse via Structural Equation Modeling. This analysis found that the Clinical, the Orientation-Specific and the Previous Social Learning Factors had a direct effect on Partner Abuse. Additionally, the Previous Social Learning Factor not only had a direct or proximal effect on Partner Abuse, it also had an indirect or distal impact via Orientation-Specific Factor. The Socio-Political Factor did not have a significant effect on Partner Abuse, but Previous Social Learning had an effect on Socio-Political. The relationships between these factors and their effect on Partner Abuse were delineated. Implications for theory, practice and future research are discussed. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved)
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».