Spatializing sexual and gender-based violence, gendered mobilities, and the built environment
Notice bibliographique
Résumé
Sexual and gender-based violence (SGBV) significantly constrains women’s and gender diverse individuals’ mobilities, especially in urban environments where perceived and actual risks shape access to public spaces, transportation, and community engagement. This scoping review synthesizes how mobility-based SGBV has been identified, mapped, and analyzed within the built environment using geographic information systems (GIS). Drawing on established scoping review frameworks, we systematically searched Google Scholar, Web of Science, and Geobase, identifying 316 relevant studies. Our findings are organized into four thematic approaches: (1) innovative and emerging technologies; (2) mainstream spatial analysis and crime mapping; (3) quantitative and mixed methods approaches; and (4) perception-based qualitative mixed methods. We identity a persistent disconnection between technological solutions (e.g. safety apps) and spatial analyses grounded in urban planning, alongside a broader gap between feminist-informed methodologies and dominant GIS practices. While GIS-based crime mapping offers valuable spatial insights, it often omits participatory and feminist-informed perspectives that better account for lived experiences of mobility injustice. We thus propose ‘feminist spatial participatory action research’ as a methodological orientation that integrates participatory mapping, qualitative GIS, and spatial analysis. We argue this approach advances interdisciplinary, survivor-centered mobilities research and offers a holistic foundation for addressing SGBV through inclusive spatial interventions.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».