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Enregistrement W4402670216 · doi:10.1080/01612840.2024.2396993

Reiterating the Need for Trauma-Informed and Anti-Oppressive Spaces for Disclosure of Sexual Violence: Learning from Those Who Have Lived Through It

2024· article· en· W4402670216 sur OpenAlexafffund
Candice Waddell-Henowitch, Deborah McPhail, Christine Kelly, Shawna Ferris

Notice bibliographique

RevueIssues in Mental Health Nursing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaBrandon University
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésSexual violenceLived experiencePsychologyCriminologyDating violenceSocial psychologySuicide preventionPoison controlMedical emergencyMedicinePsychotherapistDomestic violence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The social movements of #metoo and #notokay illuminated the extent of sexual violence. By providing a safe platform the movement enabled victims/survivors opportunity to share their own experiences of victimization, often in a delayed disclosure, years after the violence occurred. With new disclosures of sexual violence, also comes a growing awareness of the lasting impact and the requirement to take steps to improve responses to sexual violence across the social and clinical spectrum to address and respond to victims/survivors' holistic needs. The primary research question is, what is the retrospective life experience of individuals marginalized by gender who encounter sexual violence in post-secondary education? The authors of this manuscript used trauma- informed qualitative individual interviews with a feminist perspective to explore the retrospective experience of 10 victim/survivors, a decade or more after their experience of sexual violence. The inquiry discovered the themes of recognizing the wrong, the internal struggle, forging new relationships, and the lasting trauma of sexual violence. Learning from those that lived it legitimizes victims/survivors' experiences and deepens clinical knowledge of these impacts and associated needs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,384 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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