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Record W2134482674 · doi:10.71781/24881

L'impact de la violence conjugale post-séparation sur la maternité de femmes de minorités visibles au Canada

2013· dissertation· fr· W2134482674 on OpenAlexaboutno aff
Edith Quesnel

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2013
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicIntimate Partner and Family Violence
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Malgré que la femme soit dénigrée, humiliée, contrôlée et violentée, il n’est pas évident pour elle de quitter. Certaines mères tentent malgré tout de sortir du contexte de violence conjugale avec leurs enfants, cependant elles sont très souvent confrontées à la violence post-séparation. En effet, contrairement à la croyance populaire, la violence ne cesse pas nécessairement une fois que la femme a quitté le partenaire violent. L’ex-partenaire abusif peut user de tactiques comme le harcèlement, les menaces, refuser tout support financier, etc.(Bourassa, 2010). Pour certaines communautés culturelles, d’énormes pressions sont réservées aux femmes qui désirent se séparer de leur conjoint : la femme fera vivre le déshonneur à toute sa famille (Carbonneau, 2005). Les mères de minorités visibles verront leur victimisation provenant de la relation abusive s’additionner à d’autres obstacles tels que le fait de vivre dans une société raciste, de ne pas parler la langue du pays d’accueil, d’être isolée, d’avoir peur d’être déportée, de ne pas connaître les ressources disponibles pour elles, ou de faire face à des services inadéquats ou peu adaptés. Bien que la violence post-séparation ait des conséquences similaires et variées chez toutes les femmes, l’impact de la culture et des valeurs peuvent influencer la perception chez les victimes de la problématique. Ainsi, la pression de l’entourage, les valeurs familiales encourageant les femmes à tolérer et à être les responsables de garder la famille unie pourront faire en sorte que la femme décidera de se taire face à la violence tant conjugale que post-séparation.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.049
Threshold uncertainty score0.353

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0090.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.366
Teacher spread0.339 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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