Beyond the Sociocultural Rhetoric: Female Genital Mutilation, Cultural Values and the Symbolic Capital (Honor) of Women and Their Family in Conakry, Guinea—A Focused Ethnography Among “Positive Deviants”
Notice bibliographique
Résumé
Female genital mutilation (FGM) is justified by sociocultural arguments, including that it guarantees girls'/women's appropriate sexual behavior, thus preserving family honor. We explored the perspectives of Guineans who do not practice FGM ("positive deviants"), as well as of Guineans who still practice FGM but who are supportive of abandoning the practice ("reluctant adherents"). We conducted a "focused ethnographic" study in Conakry, Guinea with a sample of 58 people. Individual semi-structured interviews were undertaken to explore the views and experiences of 18 women and 12 men of different generations who abandoned the practice of FGM. Group interviews with an additional 16 women and 12 men (half of whom were "positive deviants" and the other half "reluctant adherents") validated and enriched the data. Participants consider that FGM has deleterious consequences as it: (1) does not prevent girls or married women from being sexually active outside of marriage; (2) may impair couples' sexual satisfaction, and thus lead to divorce, men's infidelity or polygamy; and (3) may reduce women's ability to have multiple children, because of the increased risk of infertility or obstetric complications. In addition, participants reported that many Guineans fear that the promotion of FGM abandonment is a Western plot to eradicate their culture. We conclude that Guineans who practice and do not practice FGM share the same cultural values about the importance of culturally appropriate sexual behavior, being married, and having many children, which are central sources of honor (symbolic capital) to women and their families. They, however, have opposing views on how to achieve these objectives. Based on our participants' perspectives, the harmful consequences of FGM can potentially sabotage these sources of honor. Recommendations for messages aimed at promoting FGM abandonment are discussed.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».