Silenced, Scarred & Shattered: Unmasking the Wounds of Child Sexual Abuse in Select American Memoirs
Notice bibliographique
Résumé
The research brings to light the marginalized voices of three American women who have written about their sexual abuse in their respective memoirs Roxane Gay, Hunger: A Memoir of my Body (2017), Nikki Dubose, Washed Away: From Darkness to Light (2016) and Neesha Arter Controlled: The worst Night of my Life and its Aftermath (2015). Using these memoirs as primary data and using thematic analysis the study identified three themes which were further classified into different subthemes. Firstly, the research discovered the challenges faced by the survivors in expressing and communicating about sexual abuse due to fear and shame, the survivors do not come forward because of threats, because of rape stereotypes that permeate the society and the fear of what parents and others might think. Secondly, the research explores the various impact of trauma that is caused by sexual abuse which include shame, guilt and self blame, unworthy self, uncontrollable rage, disruption of safety and trust, isolating themselves from everyone, hostility towards body, destructive behaviours which include eating disorder from Anorexia Nervosa to Binge eating disorder, it also includes self harm and substance abuse. Thirdly, the research focuses on the recovery aspect on how the survivors learn to live with the wounds caused by sexual abuse. It focuses on how the survivors came in terms with the abuse, the conflicting feelings of forgiveness and revenge and how they sought redemption through writing their journey.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».