Intimate male partner violence in the migration process: intersections of gender, race and class
Notice bibliographique
Résumé
guruge s., khanlou n. & gastaldo d. (2010) Intimate male partner violence in the migration process: intersections of gender, race and class. Journal of Advanced Nursing 66 (1), 103–113. Abstract Title. Intimate male partner violence in the migration process: intersections ofgender, race and class. Aim. This paper is a report of a s tudy of Sri Lankan Tamil Canadian immigrants’ perspectives on factors that contribute to intimate male partner violence in the postmigration context. Background. Increasing evidence illustrates the extent and nature of intimate male partner violence and its links to a range of physical and mental health problems for women around the world. However, there has been little health sciences research on intimate male partner violence in the postmigration context in Canada. Methods. Data were collected for this qualitative descriptive study in 2004 and 2005, through individual interviews with community leaders ( n = 16), four focus groups with women and four with men from the general community ( n = 41), and individual interviews with women who had experienced intimate male partner violence ( n = 6). The research was informed by a postcolonial feminist perspective and an ecosystemic framework. Findings. Participants’ conceptualization of the production of intimate male partner violence in the postmigration context involved (a) experiences of violence in the premigration context and during border crossing; (b) gender inequity in the marital institution; (c) changes in social networks and supports; and (d) changes in socioeconomic status and privilege. Conclusion. Increasing immigration requires that nurses pay attention to and respond appropriately to women’s unique needs, based on complex and interrelated factors that produce intimate male partner violence in the postmigration context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».