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Enregistrement W2932246462

Racialized Women’s Experiences of Sexual Violence and Harassment in Higher Education: Challenging the Myth of Canadian Multiculturalism

2018· article· en· W2932246462 sur OpenAlexaffabout
Shirin Abdmolaei

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarassmentGender studiesIntersectionalityRacismSociologyMulticulturalismContext (archaeology)Sexual violenceCriminologyEthnic groupDisadvantageDomestic violencePolitical sciencePoison controlSuicide preventionLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through an intersectional theoretical framework, this paper discusses the findings of a qualitative study focusing on racialized women’s experiences of sexual violence and harassment in Canadian higher education. Specifically, this paper considers how the intersections of gender, race, ethnicity, sexuality, and socioeconomic status inform why racialized women are targets of sexual violence and harassment on campus. Moreover, it seeks to demonstrate how violence is perpetuated against racialized women by institutional and structural forces when they choose whether to disclose. Their experiences of disclosure or remaining silent are both telling of the institutional and structural forms of violence that racialized women experience. The author concludes by arguing that Canada’s emphasis on liberal discourses such as multiculturalism, which universities echo, blurs structural inequities which perpetuate racism and sexism, including classism and homophobia, and works to the disadvantage of racialized women in the context of sexual violence and harassment. This has implications for creating inclusive and equitable campuses, and tackling sexual violence and harassment in higher education.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0530,026
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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