Domestic Violence and the Feminization of Homelessness in Malta: A Critical Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The majority of the homeless population in Malta are women and children. The main reason, I suggest, is the low status of women and the lack of power in the family bargaining process, which makes them vulnerable to abuse and violence by their intimate partners. After presenting evidence on Maltese women's low status, this article draws connections between the low position of women and the high prevalence of domestic violence and its resulted outcome: the feminization of homelessness. In addition to the published literature, this paper draws on three data sources: (1) the 2010 European Commission-sponsored survey, in which 26,800 citizens of EU-27 member states were interviewed regarding domestic violence (Eurobarometer 73.2, ‘Domestic Violence against Women’, 2010); (2) in-depth, interviews conducted with 1200 women from Malta and Gozo in February and March 2010 (Fsadni, The Prevalence of Domestic Violence against Women in Malta and its Impact on their Employment Prospects 2010); and (3) the results of in-depth interviews conducted by the author in June 2011, in Dar Merhba Bik, the main shelter for survivors of domestic violence. Although this study was able to find a significant association between Maltese women's disempowerment, domestic violence and resulted homelessness, additional work is required to see if this association is causal.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,040 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».