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Enregistrement W4384025010 · doi:10.1177/08861099231187861

Fostering Change: Black Women's Motivations for Participating in Intimate Partner Violence Research

2023· article· en· W4384025010 sur OpenAlexaffabout
Patrina Duhaney

Notice bibliographique

RevueAffilia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceContext (archaeology)InsiderQualitative researchGender studiesIntersectionalityBlack womenNarrativeInvisibilityNarrative inquiryRacismSociologyPoison controlPsychologySocial psychologySuicide preventionPolitical scienceMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative study was informed by critical race feminism and sought to examine Canadian Black women's motivations for participating in the research study that explored their experiences with the police in the context of intimate partner violence (IPV), and the key factors that complicated their decisions. Semistructured interviews were conducted with 25 self-identified women over the age of 18. Findings indicated that Black women's experiences of anti-Black racism and various forms of systemic barriers influenced their decisions to disclose their experiences of IPV. Key themes included the invisibility of Black women's narratives, fostering political change, and the impact of racialized and gendered insider positionality. Given these findings, positioning Black women's narratives at the centre of IPV research creates opportunities for Black women to share their experiences of IPV, recognizes them as experts of their own experiences, identifies their differential experiences accessing services and supports and the barriers that impact their participation in research studies. The study provides strategies on how to increase Black women's participation and engagement in IPV research.

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)0,010
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,007
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,333
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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