The psycho-social factors that escalate intimate partner violence (IPV) among South Asian women in North America: An intersectional approach and analysis
Notice bibliographique
Résumé
South Asian (SA) women, immigrant, and non-immigrant, living in the United States (US) and Canada make up a unique population for social research, specifically as it relates to intimate partner (IPV) or gender-based violence (GBV). Despite an increase in study of GBV or IPV including in the current pandemic situation, research on IPV for South Asian women in North America remains inadequate. There is a disconnect in the literature about how multiple psycho-social factors including socio-cultural, socio-demographic, and individual factors intersect and intensify IPV victimization of South Asian women in the North American context. Factors, like collectivism, patriarchy, and family honor are essential to this discussion. To better understand this gap and mobilize knowledge, this paper seeks to assess, evaluate, and examine the current state of literature on IPV among South Asian women in North America (Canada and US) in an effort to determine the associated psycho-social factors that exacerbate South Asian women’s abuse experiences. Additionally, Kimberlé Crenshaw’s intersectional approach is used to explain how South Asian women’s overlapping multiple identities escalate the IPV experience. The results of this paper identify and articulate several psycho-social factors including individual factors (ethnicity, gender role, young age, education, religion, immigrant identity, English fluency, and economic dependency); social/community factors (acculturation which intersect with limited family support and change of gender roles; patriarchy; family primacy (collectivism and family honor); and limited community support); and the (lack of) service/technology knowledge can affect one’s experiences of violence. Educational and policy recommendations for better intervention and/or prevention of IPV for South Asian women residing in the West is also considered.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».