The Experiences of Mothering with an Intimate Partner Violence-related Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
One in three Canadian women will experience intimate partner violence (IPV) in their lifetime, and 75% of them have a probable brain injury (BI) (Haag et al., 2022). Despite the recent growth of IPV-BI research, many survivors remain undiagnosed and many aspects remain unexplored. The experiences of being a mother with an IPV-related BI has been left untold. These gaps leave frontline workers with little guidance in supporting survivors who are specifically mothers. This research reports on a qualitative study exploring the lived experiences of mothering with an IPV-BI. The study uses a constructivist worldview and hermeneutic phenomenology to amplify mothers' voices and provide examples that challenge deficit models of parenting within IPV contexts. The findings highlight mothers’ strength, self perception, and mothering roles in the context of their IPV-BI. As mothers who have experienced IPV-BI are often judged and questioned, changing how we view their mothering capacity is vital. Findings highlight these demands of parenting, and how societal pressures of what it means to be a ‘good mother’ place pressure on many women. Especially with the added factor of a BI, survivors’ sense of self as a mother is impacted. Recommendations for policy and practice provide insight into these nuanced discussions.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».