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Enregistrement W4392559350 · doi:10.1177/08861099241233565

Homelessness and Intimate Partner Violence: Women's Experiences With Accessing Formal Support Services and the Impact of Their Intersecting Identities

2024· article· en· W4392559350 sur OpenAlexaff
Marissa Rakus, Jill A. Singleton-Jackson

Notice bibliographique

RevueAffilia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violencePsychologyIntimate partnerNursingGender studiesSociologyMedicineHuman factors and ergonomicsPoison controlMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many women experiencing homelessness and intimate partner violence (IPV) often do not use formal support services due to barriers such as finances, inaccessibility, controlling partners, and stigma. The current literature lacks studies that examine the formal service experiences of women who have undergone both homelessness and IPV. Therefore, the current study used a qualitative-dominant design and explored the formal service needs of these women, barriers and facilitating factors associated with accessing services, and how the women's identities affected their experiences with formal services. Interviews with 10 women were conducted, and a reflexive thematic analysis was conducted using a critical feminist and intersectionality lens. The most common factors that led to homelessness were conflict and precarious circumstances leading to housing instability. Common barriers were systemic, psychological, dismissal, minimization, and financial barriers. The most common needs were health, finances, and basic necessities. The most common facilitating factors were support networks and resilience, growth, and proactivity. The social positionings most commonly affecting their experiences were class and race/ethnicity. These findings highlighted the voices of marginalized women and can be used to implement positive change in formal services that cater to this subgroup of women.

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)0,008
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations4
Publié2024
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Résumé présentoui

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