Étude exploratoire des profils motivationnels de jeunes adultes violents au sein de leur couple
Bibliographic record
Abstract
Les jeunes adultes commettent plus souvent des conduites violentes au sein de leur couple que les adultes plus âgés. Le but de cette étude est de proposer une classification de jeunes adultes violents au sein de leur couple à l’aide de variables motivationnelles et d’évaluer la validité discriminante des profils au niveau de variables liées à la violence psychologique et physique et de comparer les profils motivationnels à un groupe de jeunes adultes non violent. Les 457 participants de cette étude sont des jeunes adultes de la population générale provenant de la région de Québec et de Montréal. L’analyse de classification two-step cluster à permis de trouver trois profils distincts : (1) le réactif (2) le commun et (3) l’hostile. Les analyses comparatives démontrent que les réactifs sont ceux qui commettent le plus d’actes de violence physique différents, que les communs sont les moins violents, les moins en détresse et perçoivent l’impact de leur violence moins négativement et que les hostiles sont ceux qui sont les plus violents, les plus en détresse et perçoivent l’impact de leur violence plus négativement. Les individus non violents sont significativement moins en détresse et consomment moins d’alcool que tous les profils violents. Les résultats serviront à obtenir une meilleure compréhension des individus violents, à améliorer le dépistage des individus les plus à risque de recourir à la violence au sein de leur couple et d’effectuer de la prévention en les sensibilisant aux caractéristiques des individus violents.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".