Reconceptualizing Urban Warfare In Canada: Exploring the Relationship between Trauma, Post-traumatic Stress, And Violence Among Male Combat Soldiers and 'Street Soldiers'
Notice bibliographique
Résumé
When we hear the word “trauma” we often conflate this term with the experiences of combat soldiers returning from war. While the current state of the art on trauma/Dissociation and PTSD has predominantly focused on the traumatic experiences of combat soldiers, less is known about other vulnerable populations who are exposed to similar types of war-related violence, including gang members (or street soldiers). Drawing on a multiple-case study approach, including, in-depth qualitative interviews, my study compared and contrasted the experiences/stories of combat veterans with those of ex-gang members as a way to understand the psychological sequelae of “gang violence”. Building on the knowledge on combat trauma, I sought to develop a Trauma-Based Theory of Gang Violence that identifies how pre-existing (i.e. poverty, masculinity and exposure to “pre-war” violence), peri-traumatic (i.e. indoctrination and exposure to violence) and post-traumatic factors (i.e. transition stress, post-traumatic stress and the reenactment of trauma) may contribute to gang membership and the cycle of violence that permeates marginalized/gang-dominated communities.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».