Empowering new survivors with old lessons? Insights from the Bosnian war aftermath applied to upcoming Ukrainian post-realities
Notice bibliographique
Résumé
In the wake of the Russian invasion of Ukraine in February 2022, media narratives drew stark parallels with the violent disintegration of the former Yugoslavia, instigating discussions on historical similarities and current sociopolitical relations. This paper explores the responses of Bosnian war rape survivors and activists to the gender-based violence during the invasion and draws insights or potential lessons learned for application in Ukraine. As survivors and activists advocate for documentation and warn of the prolonged journey to justice, they navigate triggering narratives reminiscent of Bosnia’s past. Utilizing qualitative content analysis of English and Bosnian-Croatian-Serb language media articles from March to December 2022, the study identifies recurring themes and patterns, referencing the Bosnian conflict as a point of comparison. Using “post” as a temporal and analytical framework, the focus narrows to trauma narratives, the dynamics of breaking the silence, and the distinctive feature of mass digitization in the Ukrainian context. The empowerment of survivors through digital platforms is explored, shedding light on the evolving nature of information dissemination. The paper aims to provide a foundation for understanding the challenges and opportunities for post-conflict recovery and gender trauma healing in the Ukrainian context, based on social factors rather than clinical ones.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».