Illuminating skills and knowledges of women who have lost a male partner to suicide: A feminist insider narrative practice research project
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative exploratory study, from a feminist insider position, uses narrative practice to privilege the insider knowledge of widows 1 , and to contribute new knowledge about how women respond to the suicide of a male partner.Narrative therapy, co-developed by Michael White and David Epston (1990), is a non-pathologising practice that situates experiences of hardship in their historical and social contexts.It supports people to free themselves from stigmas generated by contemporary attitudes and to craft preferred identities.Narrative practices arose specifically to counter discourses that marginalise and stigmatise people, and is thus particularly suited to assisting those bereaved by suicide as they are subject to significant stigmatisation.Feminist-informed qualitative research is underpinned by a reflexivity in relation to one's own positioning, interests, values and knowledges.It 'generates problematics from the perspective of women's experiences' (Harding, 1987, p. 6).In this project, I drew on my own lived experience of bereavement, which came about through the suicide of my husband and father of my children 16 years ago.Influenced by Wilkinson and Kitzinger (2013), this study does not minimise or maximise insider experience; rather it uses it in transparent ways.Seventeen women were interviewed from Australia, the United States and Canada.These women brought expertise, commitment and care to the project.The women's rigorous contributions were thematically analysed using Braun and Clarke's (2006) six phases of reflexive thematic analysis in a manner consistent with narrative practice and feminist understandings.1 In this thesis I use the term 'widow' in a way that is inclusive of all women who have lost a (male) partner, regardless of marital status, and use 'partner' in the same way.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».