Bytes and Barriers: Addressing Technology-Facilitated Gender-Based Violence for Women and Girls with Disabilities - Roadmap
Notice bibliographique
Résumé
<p dir="ltr">The Bytes and Barriers Symposium was a one-day event, focused on technology-facilitated gender-based violence (TFGBV) against women and girls with disabilities, bringing together experts, practitioners, and stakeholders to discuss emerging trends, share research and insights, and foster collaboration amongst diverse attendees.</p><p dir="ltr">The Symposium took place on Wednesday, May 28, 2025, hosted by the Canada Excellence Research Chair in Health Equity and Community Wellbeing (CERC HECW) Research Program at Toronto Metropolitan University (TMU).</p><p dir="ltr">Bytes and Barriers aimed to critically explore the rising and urgent issue of TFGBV against women and girls with disabilities, highlighting its intersectional nature and distinct manifestations from mainstream experiences of TFGBV. Rooted in systemic and structural gender inequities and compounded by ableist stereotypes, TFGBV is a growing form of violence that often goes unrecognized or inadequately addressed in policy, advocacy, and service provision.</p><p dir="ltr">During Bytes and Barriers, attendees and presenters unpacked the specific risks faced by women and girls with disabilities– ranging from digital illiteracy, economic precarity, social isolation, and caregiver dependence– to examine how these factors contribute to heightened vulnerability and reduce access to support and justice.</p><p dir="ltr">In addition to exploring and raising awareness about these risk factors, the Symposium aimed to provide a forum to discuss: “What’s next?” As the facilitators of TFGBV begin to be unveiled, we must establish and begin translating this knowledge into actionable practice, in the roles and responsibilities which we take on as researchers, civil society members, leaders, practitioners, policy influencers, and advocates to support, uplift, and protect systemically vulnerable women– especially women with disabilities– to prevent TFGBV.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».