Barriers to Safety Planning and Best Practices for Supporting Survivors of Domestic Violence in Rural, Remote, and Northern Regions
Notice bibliographique
Résumé
Domestic violence (DV) or intimate partner violence (IPV) is defined as physical, emotional, psychological, or sexual harm in an intimate relationship. In extreme cases, it may culminate in domestic homicide which is defined as the killing of an intimate partner, their children or their family members. Intimate partner violence and domestic homicide is prevalent worldwide. Over ninety-nine thousand reports of DV were made to police in Canada in 2018. According to the Canadian Domestic Homicide Prevention Initiative for Vulnerable Populations, some victims may face greater barriers in receiving assistance on a timely basis such as immigrants and refugees, Indigenous people, children exposed to domestic violence, and those residing in rural, remote, and Northern (RRN) regions. This research seeks to understand the barriers to safety planning and best practices for supporting survivors of DV in RRN regions. This study utilized a qualitative thematic analysis of twenty interviews conducted with survivors of DV in RRN regions. Barriers to safety planning included victim-blaming and patriarchal attitudes, geographical barriers, confidentiality concerns, access to firearms and a distrust in systems. Participants made suggestions for those supporting survivors of DV in RRN regions and included meeting survivors where they are at, providing a non-judgmental space, believing, and validating survivors’ experiences, and providing appropriate resources. Implications for practice among service providers in these areas are discussed
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».