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Enregistrement W2095296477 · doi:10.1080/09540121.2014.931560

From knowledge to action: participant stories of a population health intervention to reduce gender violence and HIV in three southern African countries

2014· article· en· W2095296477 sur OpenAlexaff
Mary Cameron, Anne Cockcroft, Grace Wanjiru Waichigo, Nobantu Marokoane, Ditiro Laetsang, Neil Andersson

Notice bibliographique

RevueAIDS Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensMcGill UniversityCanadian Institute for Energy Training
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransactional sexPsychological interventionPsychologyDramaFraming (construction)Intervention (counseling)CondomBehavior changePopulationSocial psychologyStorytellingGender studiesDevelopmental psychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)SociologyMedicineGeographyNarrativeDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes implementation research of an intervention in a complex HIV prevention randomised trial in southern Africa. Researchers collected stories of change attributed by 106 community members to an audio-drama edutainment intervention in 41 sites in Botswana, Namibia and Swaziland. The team analysed themes in the stories following a behaviour change model of conscious knowledge, attitudes, subjective norms, intention to change, agency, discussion and action (CASCADA). Storytellers attributed positive changes to the intervention in the areas of gender violence, multiple sexual partners, transactional and intergenerational sex and condom use. Their stories illustrate each of the steps in the CASCADA behaviour change model. As well as supporting an enabling environment for other interventions in the trial, the audio-drama also helped some participants to make personal changes. Collecting and discussing the stories were encouraging for the trial fieldworkers. Documenting the experiences of participants and framing the analysis of stories in an explicit behaviour change model allowed us to reflect on potential mechanisms and pathways through which the intervention impacts on individuals and communities. It helped in the design of the quantitative instruments to measure intermediate outcomes of the trial.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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