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Enregistrement W103275394

Women survivors of abuse and developmental trauma

2012· book-chapter· en· W103275394 sur OpenAlexaboutno aff
Sandra L. Curtis

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShameDomestic violenceCriminologyPsychologyDemographySuicide preventionPoison controlMedicineSocial psychologySociologyMedical emergency
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a small but growing practice of music therapy with women survivors of violence, first identified and described in 1990 by Cassity and Theobod and gradually growing since then (Austin, 2006; Curtis, 2000, 2006, 2007, & 2008; Curtis & Harrison, 2006; Day, Baker, & Darlington, 2009; Fesler, 2007; Gonsalves, 2007; Hahna & Borling, 2004; Hammel-Gormley, 1995; Hernanadez-Ruiz, 2005; Lasswell, 2001; MacIntosh, 2003; Montello, 1999; Rinkler, 1991; Rogers, 1993 & 1994; Slotoroof, 1994; Teague, Hahna, & McKinney, 2006; Ventre, 1994; Whipple & Lindsey, 1999; York, 2006). This has accompanied an increasing awareness overall of the serious extent and nature of violence against women. In the United States, during their lifetime, one in four women will experience domestic violence and one in five women will be raped, with 1.3 million women raped every year and an average of three women per day killed by their intimate partners (Black et al., 2011; Kanani, 2012). Furthermore, an estimated 12 to 38% of American women have experienced childhood abuse (Schacter, Stalker, & Teram, 2001). Yet it is difficult to accurately document the full prevalence of violence against women because of underreporting and undercounting (Curtis, 2006; Hahna & Borling, 2004; Kanani, 2012). These are hidden crimes with many reluctant to report because of the personal nature of the violence and for reasons of fear and shame. With gender frequently neglected in reporting processes, the challenge to fully capture the incidence rate is further exacerbated. While violence against women has been ignored or overlooked until recently, there is now a growing recognition that it is pervasive, persistent, and incredibly detrimental. This recognition includes an understanding of the broader scope of the costs of such violence—the personal costs (both short-term and long-term) and the societal costs in terms of public health, criminal justice, and the economy (Curtis, 2008; Kanani, 2012; Statistics Canada, 2006). At the societal level, economic costs alone for women, children, and communities run in the billions of dollars annually. These include medical and mental health care costs, law and legal services costs, shelter and foster care costs, property loss, and work place costs such as productivity loss (Teague, Hahna, & McKinney, 2006). At the personal level, the cost is immeasurable (Curtis, 2007; Kanani, 2012). Ultimately, it damages the very fabric of social justice. In the estimation of Susan Carbon, Director of the U.S. Department of Justice Office of Violence against Women:

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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