“Hardly Able to Move, Much Less Open a Book”: A Systematic Review of the Impact of Sexual and Gender-Based Violence Victimization on Educational Trajectories
Notice bibliographique
Résumé
Sexual and gender-based violence (SGBV) is a highly prevalent issue, both in North America and globally, with well-recognized adverse impact on survivors' physical, emotional, and economic well-being. The objective of this systematic review is to collect and synthesize empirical work on the effects of SGBV victimization on educational trajectories, goals, attainment, and outcomes. The review summarizes what is known about factors associated with victimization that affect survivors' educational trajectories and highlights gaps in the literature pertaining to the effects of victimization on education. Five databases were searched for this review: Web of Science, Sociological Abstracts, PubMed, APA PsycInfo, and ERIC. For inclusion, the articles must present research on the academic impact of any form of SGBV experienced in higher education and must have been conducted in the United States or Canada. The 68 studies that met these criteria presented research on six key areas of educational outcomes: impacts on academic performance and motivation; attendance, dropout, and avoidance; changes in major/field of study; academic disengagement; educational attitudes and satisfaction; and academic climate and institutional relationships. Research also revealed factors mediating the relationship between SGBV exposure and educational outcomes such as mental health, physical health, social support, socioeconomic status, and resiliency, which we summarize in a pathway model. The research reviewed had significant limitations, including weak study designs, limited generalizability, and diversity concerns. We offer recommendations for future research on this topic.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».