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Enregistrement W4386387198 · doi:10.1186/s12889-023-16538-2

“When you leave your country, this is what you’re in for”: experiences of structural, legal, and gender-based violence among asylum-seeking women at the Mexico-U.S. border

2023· article· en· W4386387198 sur OpenAlexaff
Kaylee Ramage, Emma Stirling-Cameron, Nicole Elizabeth Ramos, Isela Martinez SanRoman, Ietza Bojórquez, A.J. Spata, Brigitte Baltazar Lujano, Shira M. Goldenberg

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesBritish Columbia Centre of Excellence for Women's HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSan Diego State University
Mots-clésRefugeeContext (archaeology)Thematic analysisImmigrationCriminologyDomestic violenceMedicineDeterrence theoryPopulationQualitative researchAsylum seekerPublic healthBiostatisticsStructural violencePolitical sciencePoison controlSuicide preventionEnvironmental healthPsychologySociologyNursingGeographyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent U.S. immigration policy has increasingly focused on asylum deterrence and has been used extensively to rapidly deport and deter asylum-seekers, leaving thousands of would-be asylum-seekers waiting indefinitely in Mexican border cities, a large and growing proportion of whom are pregnant and parenting women. In the border city of Tijuana, Mexico, these women are spending unprecedented durations waiting under unsafe humanitarian conditions to seek safety in the U.S, with rising concerns regarding increases in gender-based violence (GBV) among this population during the COVID-19 pandemic. Given existing gaps in evidence, we aimed to describe the lived experiences of GBV in the context of asylum deterrence policies among pregnant and parenting asylum-seeking women at the Mexico-U.S. border. METHODS: Within the community-based Maternal and Infant Health for Refugee & Asylum-Seeking Women (MIHRA) study, we conducted semi-structured qualitative interviews with 30 asylum-seeking women in Tijuana, Mexico between June and December 2022. Eligible women had been pregnant or postpartum since March 2020, were 18-49 years old, and migrated for the purposes of seeking asylum in the U.S. Drawing on conceptualizations of structural and legal violence, we conducted a thematic analysis of participants' experiences of GBV in the context of asylum deterrence policies and COVID-19. RESULTS: Pregnant and parenting asylum-seeking women routinely faced multiple forms of GBV perpetuated by asylum deterrence policies at all stages of migration (pre-migration, in transit, and in Tijuana). Indefinite wait times to cross the border and inadequate/unsafe shelter exacerbated further vulnerability to GBV. Repeated exposure to GBV contributed to poor mental health among women who reported feelings of fear, isolation, despair, shame, and anxiety. The lack of supports and legal recourse related to GBV in Tijuana highlighted the impact of asylum deterrence policies on this ongoing humanitarian crisis. CONCLUSION: Asylum deterrence policies undermine the health and safety of pregnant and parenting asylum-seeking women at the Mexico-U.S. border. There is an urgent need to end U.S. asylum deterrence policies and to provide respectful, appropriate, and adequately resourced humanitarian supports to pregnant and parenting asylum-seeking women in border cities, to reduce women's risk of GBV and trauma.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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