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Enregistrement W4382401999 · doi:10.3390/healthcare11131868

Male Victims of Sexual Abuse: Impact and Resilience Processes, a Qualitative Study

2023· article· en· W4382401999 sur OpenAlexaff
Léa Poirson, Marion Robin, Gérard Shadili, Josianne Lamothe, Emmanuelle Corruble, Florence Gressier, Aziz Essadek

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyInterpretative phenomenological analysisSexual abuseQualitative researchPsychological resilienceDevelopmental psychologySocial psychologyPoison controlSuicide preventionMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing prevalence of sexual abuse calls for exceptional awareness of its multidimensional impact on the mental, sexual, and social wellbeing of male adults. This study aims to deepen the overall understanding of sexual abuse consequences; to highlight some common resilience factors; and to strengthen therapeutic and social support. In this qualitative research, we conducted seven semi-structured interviews with male victims of sexual violence. The data were analysed with the interpretative phenomenological analysis. They shed light on the great suffering linked to sexual violence, and on seven themes which are seemingly pillars of resilience: bond to others, bond to the body, making sense of things, expression, rediscovering oneself, institutions, and finally, learning and commitment. The exploration of these themes reveals several avenues for adjusting care, most of which imply the importance of raising awareness so that spaces receiving the victims' word can emerge.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,394 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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