Sense of Community and Restorative Justice as Models of Support: Female Survivors of Sexual Abuse and Males Who Have Offended Sexually
Notice bibliographique
Résumé
Sexual abuse is a social phenomenon that adversely affects the lives of the victims, those who have offended and the surrounding community. It is an issue of public health, policy, and justice. Currently, few research studies explore the ability of community agencies to support all persons affected by sexual abuse, and even fewer studies examining the perspectives and experiences of individuals left searching for remediation or healing. The Revive program, part of Community Justice Initiatives in Kitchener, Ontario, Canada functions as a mutual-aid support group for persons affected by sexual abuse, using principles of restorative justice to guide their mission. This research gave voice to those who participate in Revive. Two focus groups were conducted, one with women survivors (n = 4) of sexual abuse and one with men who had offended sexually (n = 9). Findings indicate the powerful capability of a community-based program to heal individuals and relationships, and safely reintegrate both women survivors and males who have offended sexually. Specifically, the findings speak to entree (hearing about the program, initial perception and experience of the program), processes (how the program supports its members, how members support one another), structures (check-in and check-out processes, administration and staff, not having an agenda for group meetings), and outcomes (restorative justice, goals, needs fulfilment, and overall support that members receive). Similarities and differences between the experiences of women survivors and men who have offended sexually, in relation to their membership in their Revive groups, are discussed and explored. A theory of sense of community is used to highlight the connectedness amongst group members and the positive outcomes as a result of their membership and participation in Revive. Restorative justice principles are identified as common goals towards which survivors and offenders both strive.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».