An Analysis of How Community Organizations Support Abused Chinese Immigrant Women in the Canadian Context
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores the assistance provided by community organizations in the Kitchener-Waterloo, Toronto, and Vancouver regions to Chinese immigrant women who are victims of domestic violence. Guided by postcolonial feminist insights and through interviews with community service providers, this study examines how the service providers define the needs of these women. In addition, it explores how they act with cultural sensitivity and acknowledge the distinct experiences of racialized immigrant women, while challenging orientalist narratives about ‘minority cultures’ causing domestic violence. My findings reveal the complexity and contradiction in how service providers conceptualize and respond to the women’s needs. Specifically, they blame ‘Chinese culture’ and the ‘women’s foreignness’ for their victimization and reluctance to seek support. They strive to inculcate a ‘non-culturalized’ way of thinking, despite knowing the multidimensional barriers and complex immigrant reality that shape the women’s actions. At the same time, this understanding encourages them to offer additional support, addressing the women’s immigrant- and cultural-specific needs. While doing so, they strategize to reduce the impact of structural constraints on women with limited resources. Their objective is to mitigate the system’s harm and women’s vulnerabilities. However, their understanding of ‘immigrant realities’ is not always accurate. This inadequacy is reflected by their assumption that financial empowerment approaches would also help immigrants. By analyzing the logic of these support services and what they entail, this study reveals a grassroots anti-violence approach that is culturally sensitive and informed by understandings of immigrant women’s distinct experiences, even though this approach can prove insufficient. At the same time, my findings indicate that the practices of anti-violence workers are both informed by and reproduce orientalist, hegemonic assumptions about abused immigrant women.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».