Implementation Research with Expressive Arts Therapy (EAT) to Support the Newcomer Survivors of Gender-based Domestic Violence (GBDV) in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Context: Canada hosts thousands of newcomers from disadvantaged economies. Because of cultural non-essentialism and stigma, newcomer women in Canada embrace multi-level barriers to express their everyday discrimination and trauma experienced at home. Language creates another level of challenge. To understand the under-expressed domestic violence and the level of their trauma, this study added an arts-based evidence-generation technique followed by healing strategies by expressive arts modalities for this implementation research. Methodology: This mixed-method implementation research adopted an outcome-harvesting approach. Peer researchers conducted a collaborative review of the literature to find the best arts practices for identifying violence (type, bases, frequency, and severity), sort out the best modalities of expressive arts therapy (EAT) for such a vulnerable population group, and efficient measures to evaluate the intervention findings. Intervention: After screening for eligible participants (not in a crisis state) and their preparedness, a series of twelve sessions of EAT were conducted by a registered therapist on a closed group of newcomer participants. In a pilot phase, therapies are completed with three linguistic newcomer women groups- Arabic, Farsi/Dari, and Bengali. Three more groups (women speaking Tigrinya, newcomer women living in a shelter, and members of the LGBTQ2S+ communities) are selected for the next therapy sessions. The three sequential modalities were movement and discussion, storytelling and cognitive, and visual art and journaling. The key procedures were psychoeducation, self-regulation, co-regulation, strength-based, cognitive/tactile, and collective painting. The peer researcher conducted a 1-to-1 telephone interview with every participant for wellness and vulnerability checks three months after the last session. A Focus Group Discussion (FGD) is done for every group six months after the last session to assess sustainability and emerging challenges. Call into action: After triangulation of quantitative, qualitative, and arts-based evaluation findings, the study team prepares a scalable culturally appropriate practice guideline, a resource navigation toolkit for the survivors, and a policy advocacy document for necessary legislative amendment.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».