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Enregistrement W4290786012 · doi:10.5206/cieeci.v50i2.14250

Sexual Violence Prevention and International Students in Canadian Universities: Misalignments, Gaps and Ways Forward

2022· article· en· W4290786012 sur OpenAlexaffvenueabout
Miglena S. Todorova, Hayley R. Brooks, Emily Moorhouse, Rachel Persaud

Notice bibliographique

RevueComparative and International Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnocentrismHuman sexualityFocus groupSexual violenceGender studiesQualitative researchSociologyPublic relationsPolitical sciencePedagogySocial psychologyPsychologyCriminologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports findings from a qualitative study exploring how international students and campus staff in urban universities in Canada perceive sexual violence and prevention initiatives enacted in their university. The study rests upon personal interviews and three focus groups involving a total of 95 participants (64 students from 25 countries and 31 campus support staff members who work directly with these learners). The analysis of these narratives focuses on three pivotal areas in sexual violence prevention: awareness, incident reporting patterns, and fostering a “culture of consent.” It reveals important misalignment between the needs and knowledges of international students and the Western, ethnocentric cultural logic of campus approaches. Instead, international students seek peer-led discussions about gender inequality, sexuality, safe sex, and the role of religion, culture, and parents within their own communities and countries of origin. They also seek safe spaces to think through and debate the kind of politics or actions that could enable changes within their home countries and the world.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0360,016
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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