L'autonomisation économique des femmes victimes de violence conjugale : points de vue d'intervenantes en violence conjugale et en employabilité
Bibliographic record
Abstract
Les femmes victimes de violence conjugale sont confrontées à des difficultés pour s’intégrer sur le marché de l’emploi ou de se maintenir en emploi selon plusieurs auteurs. Cette étude tente de comprendre les obstacles qui les empêchent de s’autonomiser. Comme on en connaît peu sur les points de vue des intervenantes des services d’aide en violence conjugale et celles de l’employabilité, leurs points de vue sont examinés à l’aide de la théorie féministe intersectionnelle. Pour conduire à bien cette recherche, nous avons choisi la méthodologie qualitative, descriptive et exploratoire. Les résultats de la recherche ont permis de comprendre que, selon les intervenantes rencontrées, les conséquences de la violence conjugale portent atteinte à l’estime de soi, à la confiance en soi, à la santé physique et mentale des victimes. Ainsi, il serait difficile pour elles d’aller chercher du travail ou de se maintenir en emploi. En autre, les résultats ont mis en lumière les pratiques qui favorisent l’autonomisation économique des femmes. Parmi celles-ci, nous avons la création des programmes spécifiques pour les femmes victimes de violence conjugale, l’octroi de financement, la sensibilisation, la collaboration, la formation, la concertation, l’orientation mutuelle des victimes entre les services concernés. Cependant, les pratiques qui nuisent à l’autonomisation économique des femmes tournent autour des points suivants : le manque de collaboration entre les ressources d’aide en violence conjugale et d’autres ressources d’aide aux victimes ainsi que les politiques sociales. L’analyse des discours a permis d’identifier des écarts entre les différents points de vue des intervenantes et l’importance de la complémentarité des services d’aide en violence conjugale et ceux de l’employabilité pour permettre aux victimes de s’insérer sur le marché de l’emploi.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".