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Enregistrement W4221122132 · doi:10.1177/09593535221080352

Navigating violence and risk: A critical discourse analysis of blind women's portrayals of self-protective measures

2022· article· en· W4221122132 sur OpenAlexaff
Alexis Fabricius, Kieran C. O’Doherty, Alexandra Rutherford

Notice bibliographique

RevueFeminism & Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarassmentCritical discourse analysisPsychologyPsychological interventionDiscourse analysisDomestic violenceSocial psychologyCriminologyFeminismGender studiesSuicide preventionPoison controlSociologyPolitical sciencePoliticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women with disabilities experience high rates of violence and harassment, yet meaningful violence prevention interventions providing the opportunity to learn how to be active agents in their own self-protection are virtually non-existent. To understand why, we draw on insights from feminist disability studies to explore some of the unexamined assumptions and discourses in gender-based violence prevention research. We then apply a feminist critical discourse analysis to focus groups with blind and partially sighted women to explore their talk about violence and self-defence to understand how they portray self-protective measures, and what practices those portrayals engender. We discerned three portrayals: self-protective measures as necessary against strangers, a delimited responsibility, and an effective means to an end. These portrayals and their subsequent practices demonstrate how the participants navigate violence while living with vision loss. We also consider the implications of our analysis for future directions in gendered violence prevention 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)0,002
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,399 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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