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Enregistrement W2614196962 · doi:10.1177/0886260517708407

The Intergenerational Legacy of Genocidal Rape: The Realities and Perspectives of Children Born of the Rwandan Genocide Against the Tutsi

2017· article· en· W2614196962 sur OpenAlexaff
Myriam Denov, Leah Woolner, Jules Pacifique Bahati, Paulin Nsuki, Obed Shyaka

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipAmbivalenceGenocideContext (archaeology)Focus groupSexual violenceCriminologyPoison controlGender studiesPsychologyPolitical scienceSociologySocial psychologyMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brutal acts of sexual violence were documented on a mass scale during the 1994 Rwandan genocide. While existing scholarship on sexual violence has significantly increased our understanding of the challenges confronting survivors, gaps in knowledge remain regarding the lived experiences of children born of genocidal rape. This study sought to explore the realities and perspectives of children born of genocidal rape, and the existing opportunities and challenges they experienced in postgenocide Rwanda. Interviews and focus groups were conducted with 60 participants born of genocidal rape in Rwanda. Findings highlight the key challenges that these youth face in the postgenocide context, including struggles with identity and belonging, ambivalence in the mother-child relationship, and a desire to learn of their biological origins and heritage. The findings suggest that children born of conflict-related sexual violence face a distinct set of challenges and needs that have yet to be formally addressed. Our findings highlight the need for the development of programs, policies, and services specific for this important, yet overlooked group of young people affected by armed conflict.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeQualitatif
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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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