The Intersectional Oppressions of South Asian Immigrant Women and Vulnerability in Relation to Domestic Violence: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
South Asians ― persons who can trace their origins to India, Pakistan, Sri Lanka, Nepal and Bangladesh ― are the largest racialized minority group in Canada. The National Household Survey (2011) revealed that 1,567,400 persons reported being of South Asian origin, making up 4% of the total Canadian population (Statistics Canada, 2013). The substantial presence and rapid growth of this minority group make it an important population to understand in terms of their settlement and integration-related experiences.\nThe authors of this paper bring together their unique disciplinary lenses- social work and law - to discuss various factors that contribute to the multiple oppressions experienced by South Asian immigrant women in Canada. The paper also focuses on the particular vulnerability newcomer immigrant women can face in situations of domestic violence.\nThis paper is divided into four sections. The first section reviews the literature on the multiple oppressions experienced by newcomer South Asian women and their vulnerability in relation to domestic violence. In the second section the authors present the case of Tejinder, an immigrant woman whom the first author interviewed during data collection for her doctoral dissertation. In the third section the authors discuss how language, gender, race, class and immigration policy intersect to increase the vulnerability of Tejinder in relation to domestic violence. The paper concludes with recommendations for social work practice and for policy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».