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Enregistrement W2911618477 · doi:10.18357/ijcyfs101201918804

VICTIM-BLAMING AND THE CRISIS OF REPRESENTATION IN THE VIOLENCE PREVENTION FIELD

2019· article· en· W2911618477 sur OpenAlexaffvenue
Elizabeth Fast, Cathy Richardson Kinewesquao

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Child Youth and Family Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversité de MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisrepresentationBlameIndigenousCriminologyResistance (ecology)SociologyField (mathematics)Representation (politics)AlienationPolitical scienceSocial psychologyPsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, the authors apply response-based practice to highlight the ways in which victims are blamed in cases of violence. They problematize and explore the misrepresentation of violence across academic disciplines and institutional systems, including the social sciences, the helping professions, and the justice system. Fast and Richardson discuss the linguistic operations that serve to conceal violence and also to obscure the resistance of the victim, which tends to reflect the level and brutality of the violent acts. In order to demonstrate the processes of shifting blame and responsibility from the perpetrator to the victim, the authors also discuss particular Indigenous examples relating to the issue of attacks on and kidnappings of Indigenous women, and to the connections between violence, resource exploitation, and land dispossession.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0310,088
Communication savante0,0190,015
Science ouverte0,0050,023
Intégrité de la recherche0,0080,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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