Encountering violence : the stories of gender nonbinary Indigenous, Black and people of colour (IBPOC)
Notice bibliographique
Résumé
My research examined gender nonbinary Indigenous, Black and people of colour (IBPOC) experiences with violence and answers two questions: 1) How do you perceive and understand violence? and 2) How does violence affect your relationships (e.g., friendships, family, intimate partner(s) or colleagues and supervisors)? Participant responses filled in gaps in the literature and provided cultural recommendations on changing how cisgender white groups receive, interpret, and express knowledge on the stories of gender nonbinary IBPOC encountering violence. My theoretical framework includes intersectionality, queer of colour, and trans of colour critique and identified patterns that emerged from the information collected. I reviewed literature by scholars whose work is grounded in gender, race, sexuality studies, including Atmospheres of Violence by Eric A. Stanley (2021), The Sense of Brown by José Esteban Muñoz (2020), Trans Exploits by Jian Neo Chen (2019), The Colonial Problem by Lisa Monchalin (2016), Violence Against Queer People by Doug Meyer (2015), and Aberrations in Black by Roderick A. Ferguson (2004). The work of these scholars supported my literature review and information analysis process. I conducted four semi-structured interviews in the format of storytelling online over Zoom. This study interpreted the experiences of one Indigenous (not specified), Black (Somalian), Middle Eastern (not specified) and agender neutral/non gender affirming participant; one Black (Puerto Rican-American) and androgynous/trans/non-binary participant; one Indigenous (Métis) and trans-mask/nonbinary/left-of-centre leaning participant; and one person of colour (South Asian-European) and nonbinary; three of who had a university degree. All four participants experienced interpersonal and collective violence, and one of the encountered self-directed violence. The study findings revealed challenges amongst participants of intersectional identities and their experiences with violence. The four key themes that emerged from this research are 1) microaggressions 2) gender-based violence, 3) family and relations, and 4) workspace and educational settings. The analysis of findings and key themes are detailed in the discussion chapter and supported by the theoretical framework and research literature.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,020 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».