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Enregistrement W2926457455 · doi:10.1177/1609406919825932

“I’ve Been Silenced for so Long”: Relational Engagement and Empowerment in a Digital Storytelling Project With Young Women Exposed to Dating Violence

2019· article· en· W2926457455 sur OpenAlexafffund
Stephanie Martin, Jessica McLean, Carolyn Brooks, Karen Wood

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésStorytellingEmpowermentContext (archaeology)ShamePsychologyAbusive relationshipDigital storytellingDomestic violencePoison controlSuicide preventionSocial psychologyPolitical scienceNarrativePedagogyMedicineHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite decades of research identifying the myriad causes and consequences, young women continue to be exposed to a variety of abuses in their dating relationships. Those who experience such violence often feel shame and isolation and hesitate to reach out for support for fear that their stories will not be heard, respected, or garner appropriate responses. Such abuse often results in grave consequences to well-being and quality of life, with the risk of exposure to one incident of abuse potentially leading to a cycle where young women may be repeatedly drawn to abusive relationships. Finding new ways to expose and disrupt this cycle of abuse in intimate relationships is critical. This article highlights the methods used, specifically an adapted version of digital storytelling as a potential empowerment research methodology with a small group of young women exposed to dating violence. Implementation of this methodology occurred in four phases: providing methodological context, preparing (setting the stage), implementing (constructing and sharing digital stories), and evaluating (experience and impact). Each phase of the methodology is described along with lessons learned to advance the innovative use of digital storytelling in anti-violence research.

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)0,011
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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