Healing the Whole Self: Exploring the Development and Evaluation of a Community-Based, Culturally-Competent, and Evidence-Informed Group Therapy for Women Survivors of Intimate Partner Violence
Notice bibliographique
Résumé
Research has demonstrated that mental health interventions for women who have experienced \nintimate partner violence are lacking. Moreover, mental health interventions are generally not \nadapted or developed for culturally diverse peoples, and therefore may be ineffective and \npotentially re-traumatizing. Conceptualizations of health, well-being and illness are often Western \nand Eurocentric, and may marginalize other ways of knowing. While this is not the case for all \ndiverse individuals who engage in therapy, the research literature has suggested that it may be the \ncase for many. As such, the current project proposed to develop a culturally competent group \nmental health intervention for women in northwestern Ontario who are surviving the emotional \nand psychological effects of intimate partner violence. Considering the limited number of such \ninterventions, and the paucity of outcomes research, a scoping review was completed of mental \nhealth interventions for women of colour survivors of intimate partner violence (Chapter Two). \nThis also included engaging with community members in Thunder Bay, Ontario to gather \ninformation about the needs of this particular population (Chapter Three), and integrating this \ninformation with best practices for working with typical psychological/emotional consequences of \nintimate partner violence, creating the Healing the Whole Self model (Chapter Four and Therapy \nManual). After the model was developed, it was implemented and evaluated at a community \nmental health centre in Thunder Bay, Ontario (Chapters Five and Six), and the model was \ndisseminated at a full-day training workshop (Chapter Seven). This dissertation depicts a process \nof community-based research initiated to fill a gap in services, ensuring quality and effectiveness \nof services, and examining other such services to gain a better understanding of culturally-based \nand ?competent practices.
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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 | 0,026 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».