First Nations women's experiences of technology-facilitated abuse in family violence settings: help-seeking and support
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
This research explores First Nations women's experiences with technology-facilitated abuse (TFA) within family violence settings; help seeking and supports. This is an all-Indigenous project that situates First Nations women centrally.The scarcity of research currently available examining this continents First Nations women's experiences with family violence and TFA is unmistakable. Within the broader context of family violence, TFA is becoming increasingly problematic for many women. First Nations women already encounter a heightened risk of violence due to colonisation and systemic inequalities and are particularly at risk. This form of abuse weaponises various modes of technology such as social media platforms, mobile phones and other devices to stalk, threaten, monitor and control. The convergence or intersection of gender, Indigeneity, digital literacy and access results in First Nations women experiencing intensification of its occurrence, impact and a reduction in help-seeking pathway options.In a broader sense, this research is intended to be spread across two phases. Phase one (Masters) this thesis, focuses on exploring First Nations women’s experiences and knowledge of TFA in the context of family violence. Phase two (PhD) research project will be heavily informed and shaped by the findings of this Master’s thesis. Throughout, priority is placed on Indigenous research methodologies and methods including yarning (Bessarab & Ng'andu, 2010), two-way learning (Bell et al., 2011) and the cultural practice of weaving. For both phases, I aim to amplify the voices of First Nations women victim-survivors of TFA, with the firm belief that First Nations women know what they need to support them - they just need to be heard (AHRC, 2020).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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