Gender-based and intersectional violence in migration and refugee contexts: A contextual global approach
Notice bibliographique
Résumé
Gender-based violence is a major infringement of women’s human rights, and an obstacle to sustainable development as set out in the Sustainable Development Goals. In this article, we explore both the processes and findings of our international comparative project on gender-based violence in migration contexts. Our research takes a feminist, intersectional, collaborative, and contextual approach to understand gender-based violence in the context of migration, analysing the ways in which discriminations and inequalities based on gender, race, nationality, ethnicity, sexual orientation, gender identity and age, interact to make certain women more vulnerable to gender-based violence. While we start from the lived experiences of women and persons working with them, we engage meso- and macro-level analyses of border practices, reception conditions and policy implementation, policies and legal systems that exacerbate their plight in order to understand the underlying dynamics that re(produce) patterns of violence. Our project shows the need for situated and contextual analyses of gender-based violence in national contents, but also the global rootedness of gender-based violence, and the key role of States in creating the structural conditions for the production of gender-based violence in migration contexts.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,032 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».