Islamophobic violence as a form of gender-based violence: a qualitative study with Muslim women in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper represents the first empirical qualitative research study on Islamophobic violence against Muslim women in the Canadian context, and presents a novel characterisation of Islamophobic violence against Muslim women as a form of gender-based violence. Twenty-one Muslim women in Toronto and its surrounding areas were interviewed regarding their encounters with Islamophobic violence: they disclosed over 30 incidents, only three of which were reported to police. The spectrum of Islamophobic violence disclosed by participants includes attempted femicide, physical assault, sexual assault and verbal assault. Moreover, two participants disclosed situations of intimate partner violence (IPV) that were entangled with Islamophobic abuse, representing a hitherto uncharacterised intersection of Islamophobia and IPV in the Canadian context. All incidents of physical and sexual violence disclosed by participants were said to have been perpetrated by white men. Many participants believed that they were targeted for Islamophobic violence because of the impact of gendered Islamophobic discourses that construct Muslim women as being passive, weak and oppressed – and therefore as ‘acceptable targets’ for violence. I offer the novel term ‘Islamophobic gender-based violence’ in order accurately name the reality of violence that Muslim women face in the nexus of misogyny and Islamophobia.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».