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Enregistrement W4400467043 · doi:10.9734/jammr/2024/v36i75505

Gender-based Violence (GBV) on Bangladeshi Women and Girls during COVID-19 in Toronto: Forms, Causes, and Mental Health Impacts

2024· article· en· W4400467043 sur OpenAlexaffabout
Qazi Shafayetul Islam, Nasima Akter

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Medicine and Medical Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthVerbal abuseEthnic groupDomestic violencePsychiatryPsychologyMedicineSuicide preventionPoison controlPolitical scienceMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: The COVID-19 pandemic lockdown has led to a rise in the number of gender-based violence (GBV) cases within families. This increase is mainly due to patriarchal influence, prolonged stay at home, social isolation, and financial abuse. Women and girls, in particular, have been adversely affected by this phenomenon, experiencing significant mental health impacts. A study conducted in Toronto explored the various types and causes of violence against South Asian Bangladeshi women and girls and how it affects their mental health, too. Methodology: Bangladeshi-Canadian Community Services (BCS), an ethnic organization conducted a study on gender-based violence (GBV) from Sep to Dec 2021. Two extensive Zoom group discussions involved 55 females and six males, including social workers (n=9), community leaders/workers (n=17), community youth ambassadors (n=9), and community members (n=26, among them n=11 were victims). Audio recordings were transcribed and translated into English, then thematically coded to identify forms of GBV and provide narratives based on participants' experiences. Results: South Asian Bangladeshi women and girls have been subjected to various forms of violence by their husbands or male family members, such as physical, psychological/emotional, verbal, and financial violence. Physical violence includes shaking their wives' hands and necks and pushing wives and girls. Psychological, verbal, and financial violence includes scolding, threatening, demoralizing, blaming, belittling, coercing, stealing money, and committing financial fraud. The causes of violence against women during the lockdown are related to the loss of husbands' jobs and idleness, the tendency to establish male power over women out of fear of losing patriarchal control during a crisis, husbands' mental turmoil due to the lockdown and financial crisis, women's protest against extramarital relationships, fear of contracting viruses, taking advantage of women's vulnerability, and greediness towards wives' money. As a result of this violence, many victims have reported experiencing anxiety, mental trauma, frustration, distress, depression, and discrimination. Victims of violence have faced many obstacles in accessing appropriate providers, such as language barriers and threats from their husbands. Conclusions: The COVID-19 pandemic has disproportionately affected South Asian Bangladeshi women and girls who are experiencing gender-based violence. To address this issue, policymakers, governments, and ethnic organizations must collaborate to create comprehensive plans that aim to eliminate gender-based violence, as well as associated cultural problems and stigma. Community organizations can provide resources and support for victims, working with families and husbands to create a safer environment for those affected.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,445 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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