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Enregistrement W1987674620 · doi:10.1177/0886260508315121

Coordinated Community Response to Family Violence

2008· article· en· W1987674620 sur OpenAlexaff
Neena Malik, Kristin Ward, Colleen E. Janczewski

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensCasey House
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceAgency (philosophy)Human servicesPoison controlSuicide preventionHuman factors and ergonomicsOccupational safety and healthParticipatory action researchEconomic JusticeInjury preventionPublic relationsPolitical sciencePsychologyNursingMedicineSociologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing awareness that domestic violence (DV) and child maltreatment often overlap and that there are significant negative consequences to women and children who are victims in the same families. The present study contains data from a participatory evaluation of a multisite national demonstration project on family violence (the Greenbook Initiative), funded jointly by the U.S. Departments of Health and Human Services and Justice. The goal of this initiative was to increase community capacity to assist dually victimized families. This article focuses on the DV service organizations in the demonstration with regard to collaborations with other agencies and work within the DV system to respond to dually victimized families. Findings suggest that DV agencies participated in leadership roles, cross-system collaborations, and cross-system trainings throughout the initiative. Within-agency practice changes were less apparent. Research and policy implications are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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