Les pratiques d’intervention auprès des femmes survivantes de violence lors de conflits armés : Le cas des femmes congolaises dans la région d’Ottawa.
Bibliographic record
Abstract
La violence envers les femmes lors des conflits armés est une problématique d’envergure qui est peu représentée dans le domaine de l’intervention sociale au Canada. Ce type de violence devient de plus en plus courante dans le champ de l’immigration. Les femmes ayant vécu la violence en temps de conflits armés immigrent dans les pays jugés sécuritaires pour trouver refuge. On constate que souvent, ce sont les femmes perçues comme étant vulnérables pendant des périodes de guerre qui sont prises pour cible par les instigateurs de violence. Dans ce travail, on analysera l’accompagnement des intervenants sociaux dans le pays d’accueil (Canada) dans le processus d’intégration sociale des femmes survivantes de violence lors des conflits armés avec la question de recherche suivante : les méthodes d’intervention auprès des femmes survivantes de violence lors des conflits armés répondent-elles aux besoins émotionnels liés aux traumatismes que peuvent rencontrer ces femmes dans leur processus d’intégration au Canada ? Par le biais d’entrevues semi-dirigées, cette recherche démontre clairement que les services d’aide auprès des femmes survivantes de violence lors des conflits ne répondent pas assez aux besoins émotionnels liés au trauma des femmes survivantes de violence lors des conflits armés. On voit aussi certaines limites que rencontrent les intervenants lors de leurs interventions auprès des femmes survivantes de ce type de violence tels que le sous-financement des bailleurs des fonds, et le manque de formation continue sur la question. Afin, cette recherche reconnaît le travail exceptionnel qu’effectuent les intervenants afin d’assurer le bien-être émotionnel des survivantes et l’accompagnement des survivantes de leur accueil et intégration au Canada. Mots clés : Violence, conflits armés, intervention, intégration, traumatisme.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".