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Enregistrement W4399348178 · doi:10.1353/ces.2023.a928883

Women's Resistance: Strength-Based Outcomes of Wartime Sexual Violence Against Women from Bosnia and Herzegovina

2023· article· en· W4399348178 sur OpenAlexvenueno aff
Mia Sisic

Notice bibliographique

RevueCanadian ethnic studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistance (ecology)Sexual violenceBosnia herzegovinaCriminologyPsychologyDemographyAncient historyHistorySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Women's wartime sexual violence experiences have largely been constructed as negative, leaving little room for women's resistance and strength-based outcomes. Using Interpretative Phenomenological Analysis, this study examines women's resistance using semi-structured interviews with 13 ethnically diverse women victimized by sexual violence during the war in Bosnia and Herzegovina. Using partial results from the study highlighting strengths that are both external and internal to the women, I show that women resist traditional discourses of victimization and gender stereotypes as they speak about the strengths they have acquired and retained after they were sexually victimized. Résumé: Les expériences de violence sexuelle vécues par les femmes en temps de guerre ont été largement considérées comme négatives, ce qui laisse peu de place à la résistance des femmes et aux résultats fondés sur l'endurance. En utilisant l'analyse phénoménologique interprétative, cette étude examine la résistance des femmes à l'aide d'entretiens semi-structurés avec 13 femmes de diverses ethnies victimes de violences sexuelles pendant la guerre en Bosnie-Herzégovine. En se servant des résultats partiels de l'étude mettant en exergue les forces qui sont à la fois externes et internes aux femmes, je montre que les femmes résistent aux discours traditionnels de victimisation et aux stéréotypes de genre lorsqu'elles parlent des forces qu'elles ont acquises et conservées après avoir été victimes de violence sexuelle.

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)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2023
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