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Enregistrement W4413928809 · doi:10.1177/00207640251362317

The subjective experience of trauma within structural marginality: An ethnography of mental health among survivors of gender-based violence in Italy

2025· article· en· W4413928809 sur OpenAlexaff
Emanuela Nadia Borghi, Joseph Tay Wee Teck, Laura Roe, Giedre Zlatkute, Alex Baldacchino

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensCommunity Based Research Centre
Organismes subventionnairesUniversity of St Andrews
Mots-clésMental healthEmpowermentVulnerability (computing)AutonomyGovernment (linguistics)PsychologyEthnographyPsychiatrySuicide preventionDomestic violencePoison controlMedicineSociologyPolitical scienceMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gender-based violence (GBV) has multi-dimensional impacts on women's mental health and everyday life, often leading to experiences of trauma, PTSD and co-morbid mental health conditions. Institutional practices and strategies designed to support survivors of gender-based violence can collide with, overshadow and misapprehend women's own subjective experiences. AIMS: This study aims to highlight the importance of subjective accounts in understanding women's mental health and the complexity of trauma experienced by female survivors of gender-based violence. It aims to put forward survivors' voices that are often excluded from research. METHOD: This study draws on 12 months of ethnographic fieldwork (2021-2022) among 38 women seeking psychological support from anti-violence centres in Milan, Italy. The participants, including 12 migrant women, represented a diverse set of demographic backgrounds. The study also incorporated accounts from mental health professionals and NGO coordinators. Using anthropological and phenomenological approaches, this qualitative analysis is based on themes which illustrate survivors' lived experiences of trauma. RESULTS: This ethnography identified several pathways contributing to poor mental health among GBV survivors. Key findings reveal that survivors engage with trauma and mental health symptoms through subjective, embodied and temporally informed processes, affecting their recovery and societal vulnerability. Structural marginalisation, including insufficient government funding, prolonged legal procedures and invasive medical practices, further impacted survivors' well-being. Themes from the analysis demonstrated that structural marginality and isolation exacerbated mental health issues, hindering empowerment and autonomy; thus trapping survivors in a state of long-term vulnerability. CONCLUSION: This study emphasises the importance of incorporating subjective accounts to understand women's mental health in-depth. The findings highlight that current services often fail to address the complexity of trauma, leading to inadequate support and prolonged marginalisation. To improve outcomes, it is crucial to offer tailored mental health support, address socio-economic challenges and implement trauma-informed care that fosters safety, empowerment and resilience.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,361 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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