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Enregistrement W4293246414 · doi:10.1177/08861099221099318

Supporting Newcomer Women Who Experience Intimate Partner Violence and Their Children: Insights From Service Providers

2022· article· en· W4293246414 sur OpenAlexafffundabout
Crystal J. Giesbrecht, Daniel Kikulwe, Ailsa M. Watkinson, Christa Sato, David Este, Anahit Falihi

Notice bibliographique

RevueAffilia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of TorontoYork UniversityUniversity of CalgarySaskatchewan Health
Organismes subventionnairesPrairieaction Foundation
Mots-clésDomestic violenceService providerFocus groupEmpathyCompassionService (business)Qualitative researchPsychologyPatienceNursingPoison controlSuicide preventionMedicineSocial psychologyBusinessSociologyMedical emergencyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative study adds to research on the experiences of professionals who support newcomer women who have experienced intimate partner violence (IPV). Findings from seven focus groups with 32 service providers from newcomer-serving and domestic violence agencies in Saskatchewan, Canada, include newcomer survivors’ experiences of isolation, the impact of IPV on newcomer children, and challenges and opportunities for supporting newcomer women who have experienced IPV. Service providers described gaps in existing services and the need for additional services; they also described ways of working effectively with newcomer women survivors of IPV and their children. Professionals indicated the importance of a trauma-and-violence-informed, survivor-centered approach and highlighted the need for compassion, empathy, and patience when working with newcomer women who have experienced IPV. This article includes recommendations for service providers, including IPV shelters and services and newcomer-serving agencies, to improve service to newcomer survivors.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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