CO-SHELTERING COMPANION, “SERVICE”, AND “SUPPORT” ANIMALS IN ONTARIO, CANADA'S INTIMATE PARTNER VIOLENCE SHELTERS
Notice bibliographique
Résumé
This study sought answers to the question: How do companion animals (CAs) fit in intimate partner violence (IPV) shelters in Ontario, Canada? Through semi-structured interviews with provincial shelter staff, we learn that CAs are not priorities for most shelters and are consequently infrequently co-sheltered. However, all of the shelters in the study accommodate “service” animals (SAs), following the requirements of the Accessibility for Ontarians with Disabilities Act (AODA). The social position and role of nonhuman animals in the lives of both the IPV survivors and shelter workers are foregrounded in the results. We find that some clients and workers consider CAs family. Some workers lobby for and facilitate temporary or full inclusion of CAs in their shelter, and sometimes in their work, as co-caregivers. Some clients know of the SA-only conditions in these shelters, and consequently attempt to “pass off” their companion or emotional support animal (ESA) as SAs. The nonhuman animals’ lives and wellbeing in this study are precariously and variably determined by the humans they live with, and by those that help them. The human victims and helpers are found to be almost exclusively women, and the abusers, men. Clients in IPV shelters are essentially homeless, and examples of the persistent social problem of gender/sex-based violence, a consequence of the patriarchy. We find a meshing of gender/sex, class, species, and ability in these spaces, with multispecies families and ESAs most negatively affected by these social constructions. Upholding, for the most part, the SA-only requirement, the IPV shelters exemplify speciesist and ableist ideologies, where only certain disabilities warrant co-shelter away from violent environments. This study adds to what is known about nonhuman animal inclusion in IPV shelters, the views of workers and clients about their uses and social roles, and the impacts of these understandings.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».