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Enregistrement W3022261415 · doi:10.5038/1911-9933.14.1.1663

“You Feel Like You Belong Nowhere”: Conflict-Related Sexual Violence and Social Identity in Post-Genocide Rwanda

2020· article· en· W3022261415 sur OpenAlexaffvenue
Myriam Denov, Laura Eramian, Meaghan Shevell

Notice bibliographique

RevueGenocide Studies and Prevention · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenocideNexus (standard)CriminologyIdentity (music)Stigma (botany)Gender studiesPoliticsEthnic groupSexual violenceSociologySocial psychologyPsychologyPolitical scienceLawAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, the systematic use of sexual violence in modern warfare has resulted in the birth of thousands of children. Research has begun to focus on this often invisible group and the obstacles they face, including stigma, discrimination and exclusion based on their birth origins. Although sexual violence during the Rwandan genocide has been documented on a massive scale, little research has focused on the relational dynamics between mothers who experienced genocide rape and the children they bore. This paper explores the post-genocide realities of these two under-explored populations, revealing two key tensions in relation to identity-building and belonging. Drawing upon in-depth interviews conducted with 44 mothers and 60 youth, we examine how youth participants’ quest for the truth in forming their own identities is often in conflict with mothers’ efforts to disassociate their identities from sexual violence and genocide. Furthermore, both mothers’ and children’s identities remain ‘caught’ in the rigid ethnic politics of the genocide at the national level. Ultimately, this article highlights that the distinction between the self and the larger politics of post-genocide Rwanda are not easily disentangled, as challenges faced by these families exist at the nexus of the personal and the national, the individual and structural.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,011
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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