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Enregistrement W4385388715 · doi:10.1080/13691058.2023.2236163

Experiences of gender-based violence among Somali refugee women: a socio-ecological model approach

2023· review· en· W4385388715 sur OpenAlexaff
Comfort Tosin Adebayo, Oluwatoyin Olukotun, Mary Olukotun, Jackline Kirungi, Kaboni Whitney Gondwe, Natasha Crooks, Randi Singer, Shukri Adams, Faten Yahya Alfaifi, Anne Dressel, Laila Fahmy, Peninah Kako, Julia Snethen, Lucy Mkandawire‐Valhmu

Notice bibliographique

RevueCulture Health & Sexuality · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health Disparities
Mots-clésSomaliRefugeePopulationSexual violenceSocial ecological modelDomestic violenceResidenceHealth carePsychologySociologyCriminologyPoison controlGender studiesMedicineSuicide preventionPolitical scienceEnvironmental healthDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gender-based violence (GBV) is an all-encompassing term that speaks to acts or threats that may lead to physical, sexual or emotional harm to an individual based on their gender. This paper provides a scoping review of research on gender-based violence among Somali refugee women in different parts of the world. Using the socio-ecological model as a framework, we reviewed 30 empirical studies focusing on some form of GBV among Somali refugee women. We identified societal, community and individual factors contributing to the experience of GBV. We also discuss how these factors influence women's willingness to access care, especially healthcare and social services. The review reveals that oftentimes, institutions that work closely with this population have a limited understanding of how closely culture affects the willingness and ability to seek help about GBV. Based on our analysis, we suggest ways in which social institutions and healthcare providers can provide culturally-safe support to Somali refugee women who have experienced some form of GBV.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,253
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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