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Enregistrement W2769024204 · doi:10.1177/0886260517742148

Men’s Reflections on Their Experiences of Gender-Based Violence

2017· article· en· W2769024204 sur OpenAlexaff
Ada L. Sinacore, Samir Durrani, Sarah Khayutin

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyInterpretative phenomenological analysisSexual orientationConceptualizationMasculinityVerbal abuseHomosexualityRespite careLesbianDevelopmental psychologyPoison controlSocial psychologySuicide preventionClinical psychologyQualitative researchMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using Multicultural and Gender Case Conceptualization (MGCC) epistemology, the aim of this phenomenological study was to explore adult male victims' perceptions of gender and reflections on their experiences of gender-based violence (GBV). Data were analyzed using interpretative phenomenological analysis (IPA). Results indicated that, regardless of sexual orientation, participants experienced verbal and physical abuse due to their feminine gender expression, beginning in primary school and continuing through university and into the workplace. To reduce victimization, the men developed a range of strategies, such as policing their gender and avoiding social situations. The experiences of violence affected the participants' social relationships, choice of occupation, self-esteem, and ability to trust. However, after entering university, heterosexual, gay, and bisexual participants interpreted their experiences differently, whereby heterosexual participants linked the abuse to gender, and gay and bisexual participants viewed it as homophobia. As well, gay and bisexual participants found respite in the gay and bisexual communities, while heterosexual participants remained silent, isolated, and afraid to discuss their experiences. Implications for future research are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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