Speaking Up: Social Interaction, Disclosure, and Meaning-Making by Youth Born of Conflict-Related Sexual Violence in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Children born of wartime rape have long been invisible, ostracized, and silenced. This predicament explains blind spots in transitional justice discussions and practice that have neglected, until recently, both their victimhood and agency. Explanations range from (the lack of) international protective norms, persistent stigma in their local societies and communities, and children’s de-agentification owing to them being perceived through their mothers rather than as actors in their own right. Arguably, the inability of these children to articulate their many familial and community challenges has contributed to their exclusion from mainstream discourses and civic participation. Drawing on focus group data with a sample of youth born of conflict-related sexual violence during Rwanda’s genocide against the Tutsi, we analyse how their concerns are made visible in an interactional environment of a peer-led focus group. We highlight the role of fellow youth as moderators and treat focus group data as interactional data where meaning is co-created through social interaction. Applying conversation analysis, which focuses on how speakers interact with each other, and thematic analysis, which examines the content thus produced, we reveal how the youth ‘speak up’ disclosing intimate harms, navigate a sense of groupness and individuality, and find agency in the self.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».