Creating spaces for gender-based violence conversations for male students in South African higher education
Notice bibliographique
Résumé
The higher education sector in South Africa has been plagued for many years with incidences of gender-based violence (GBV). Statistics reveal that nationally 10 per cent of all GBV-reported cases emanate from higher education institutions. Scholars, governments and non-governmental organisations have opened awareness and conscientisation spaces where victims of GBV could share their experiences. The authors of this article contributed through a participatory action research and action learning (PALAR) project that engaged first-year male students in one higher education institution in South Africa in critical conversations about GBV. The authors drew on Paulo Freire’s Critical Consciousness concepts of critical reflection and critical action in framing the conversations in all seminars held with the male students. It needs to be noted that the current article reports on two initial conversations that formed part of a larger university-wide project that focuses on male students and different internal and external stakeholders to conceptually dissect GBV as a plague that must be eradicated, in addition to recommending practical strategies to curb GBV at institutional levels. Emerging from these two seminars were male contestations about the definition of GBV as a concept, and critical questions of voice and responsibility as reported in this article.
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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 | 0,014 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».