“I Bet You Don’t Get What We Get”: An Intersectional Analysis of Technology-Facilitated Violence Experienced by Racialized Women Anti- Violence Online Activists in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing attention to violence that women face in online settings, a relatively small proportion of academic work centres on the experiences and perspectives of racialized women in Canada. Informed by an intersectional framework, I draw on semi-structured interviews with nine women across Canada, all of whom are involved in anti-violence online activism, about their experiences of technology-facilitated violence (TFV). Their experiences revealed less prominent narratives, including instances of TFV beyond instances of intimate partner violence (IPV) and beyond sources of anonymous trolling by supposed white men, such as violence perpetrated by peers, white women, and racialized men. In this article, I also include reflections by the interviewees on violence they unexpectedly perpetrated through their online content. These perspectives demonstrate how varied and complex experiences of TFV are beyond instances of IPV and sexual violence. I conclude that when we leave out intersectionality as an approach that centres marginalized groups and broadens our understanding of violence, we are missing out on these more complex experiences of TFV that women face. Thus, I suggest that, to best tackle TFV, policy recommendations and legal remedies need to consider TFV through an intersectional lens.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle