Deconstructing Accounts of Intimate Partner Violence: Doing Interviews, Identities, and Neoliberalism
Notice bibliographique
Résumé
This article engages in a reflexive, critical, analysis, re-examining data from an earlier project that used qualitative interviewing to investigate the experiences of women who came into contact with police because of situations of ‘verbal abuse’. In the present article, we use discursive psychology to explore how the women navigated narratives of abuse during the interviews; the ideological influences at play; and constructions of identity. During the interviews, the women worked to construct favourable social identities, by drawing on institutional discourse, direct, and indirect speech. Their narratives revealed the influence of neoliberal ideologies and practices on their understandings of intimate partner violence and their victim identities. While they were committed to a neoliberal worldview that emphasized individualism, they simultaneously recognized the need for police intervention. These contradictory ideological investments were reflected in the women’s fluctuating identity constructions as disempowered/empowered victim, and victim/perpetrator. We argue that such competing investments, for these women and the broader public, create ideological dilemmas which inhibit collective action towards social change.
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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 | 0,036 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,079 |
| Communication savante | 0,014 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».