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Enregistrement W2587708489 · doi:10.11575/prism/30070

Domestice Violence Shelter Use Patterns in the Prairie Provinces: The Intersectionality and Complexity of Women's Help-Seeking Behaviour

2016· article· en· W2587708489 sur OpenAlexaboutno aff
Nicole Williams

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersectionalityGeographySociologyCriminologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Domestic violence shelter access must be addressed within Canada as in 2013, domestic violence incidents accounted for more than a fourth of reported violent crimes and were particularly prevalent in the Prairie Provinces. Research across North America has demonstrated that domestic violence rates decline as resources become more widely available. However, only about 10% of battered women in Canada access shelter services. As a result, systemic barriers must be identified to facilitate women’s ability to escape intimate partner violence (IPV). Domestic violence policies must be better informed by women’s experiences in order to ensure that policies are properly meeting the needs of IPV victims. The Healing Journey project was a tri-provincial longitudinal study that took place across Alberta, Saskatchewan, and Manitoba. Interviews were conducted biannually between 2006 and 2009 with 665 women who had previously experienced IPV, thus constituting a total of seven waves of interviews. Quantitative data analysis consisted of primarily descriptive statistics and cross tabulations, which enabled the impact of several variables on women’s shelter use patterns to be analysed. Women’s self-reported shelter use was categorized into the respective categories: non-shelter use, and single, low, medium, and high frequency use. The major themes that emerged from the literature review informed the data analysis process. Several variables were found to influence shelter use, particularly with regards to women’s demographics, perceptions, and experiences of abuse. Findings suggest that the impact of the chosen variables on shelter use is much more complex than previous studies have identified. It is evident that intersectionality heavily influences patterns of help-seeking as the decision to leave abuse is driven by women’s unique circumstances and experiences of oppression. Accessibility of income supports, affordable housing, childcare, and employment support greatly reduce women’s likelihood of returning to abuse. As a result, the respective policies must be strengthened to ensure that women have the resources to escape domestic violence permanently. Furthermore, policies regarding upstream prevention of abuse play a critical role in addressing domestic violence. By teaching children how to develop healthy relationships, cycles of violence can be broken and future generations can develop the skills to prevent future abuse from occurring. Moving forward, public policies must be developed to address both the causes and consequences of IPV. By strengthening both responsive and preventative domestic violence policies, gender inequality and oppression that lead to IPV can be addressed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2016
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