MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2956910214 · doi:10.1177/0844562119859138

Spaces of Exclusion: Safety, Stigma, and Surveillance of Mothers Experiencing Homelessness

2019· article· en· W2956910214 sur OpenAlexaffvenueabout
Sarah Benbow, Cheryl Forchuk, Hélène Berman, Carolyne Gorlick, Catherine Ward‐Griffin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensThe King's UniversityWestern UniversityUniversity of New BrunswickFanshawe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial exclusionStigma (botany)NarrativePovertyCriminologySocial isolationPsychologySocial psychologySociologyGender studiesPolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lack of affordable housing, poverty, and intimate partner violence are among the most common reasons for homelessness among mothers and their children in Canada. Mothers experience social exclusion in compounding and debilitating ways. In the literature on social exclusion and health, rarely is safety recognized as a prominent component of social exclusion. The purpose of this critical narrative study was to better understand the unique narratives of social exclusion for mothers experiencing homelessness in Ontario. A critical narrative methodology with an intersectional lens was used. Twenty-six ( N = 26) mothers participated in the study. The overarching finding of unsafe spaces represents the unique forms of exclusion from safety participants experienced in public and private spaces. Emerging out of this overarching category are two intertwined subcategories of (a) exclusion from safety and (b) stigma: public surveillance and discrimination. Participants’ narratives of exclusion from safety signify an ecosystem of unsafe spaces. The findings illuminate and reiterate the imperative for nurses to recognize that safety is a human right and is foundational for health. Nurses can use critical self-reflection and challenge the inherent “nursing gaze” to promote spaces of support rather than surveillance and engage in political advocacy to address structural inequalities, such as gender-based violence.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Nursing ResearchMême sujetHomelessness and Social IssuesTravaux en français237 207