Critical Conversations: A restorative engagement initiative for people with lived experience of military sexual trauma
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Military sexual trauma (MST) affects many Canadian Armed Forces (CAF) personnel and Veterans, with thousands of individuals reporting military sexual misconduct and resultant MST at some time in their career. The current study involved interviews with Veterans who were survivors of MST (people with lived experience [PWLE]) who met with CAF leadership to discuss the impact of MST on their lives. This provided a forum to share their stories with the goal of improving the institution's response to MST, ultimately influencing cultural change in the CAF. Methods: PWLE who participated in these meetings, dubbed Critical Conversations, with CAF leadership were interviewed. Directed content analysis and inductive analysis were used to explore the experiences of PWLE. Results: Eight people participated in the study and informed five themes: giving voice to those previously silenced, validation and empowerment, tackling guilt and shame, reclaiming identity and community, and the emotional cost of participation. Discussion: This study highlighted the range of emotions and insights experienced by those who engaged in the Critical Conversation meetings with CAF leadership on the effects of MST on their lives. The findings of this study explore a potential pathway of recovery for those who have survived MST during service with the CAF.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».