A numbers game: lack of gendered data impedes prevention of disaster-related family violence
Notice bibliographique
Résumé
Issue addressed The lack of a systematic approach to collecting family violence data after a disaster impedes family violence prevention and response efforts. Without evidence, there is little chance that interventions will be planned and implemented to address increased family violence after disasters. Methods A literature review of international and Australian gendered disaster research was conducted, with a focus on family violence following disasters in developed countries. A case study was prepared exploring the complexity of gathering data about family violence in the aftermath of the Victorian Black Saturday bushfires. Results Although increases in family violence in the aftermath of the Black Saturday bushfire were observed and anecdotally reported by funded family violence agencies, recovery authorities and community leaders, attempts by Women's Health in the North and the researchers to quantify the increase were unsuccessful. The fragmented nature of the family violence data that was collected was a consequence of inconsistent data recording practices and the complex and multifaceted nature of the recovery effort. Conclusions Health promotion theory and service planning demand a sound evidence base for interventions. In the absence of this, family violence following disasters will continue to be overlooked in the face of ‘urgent’ needs. So what? Disaster research that considers family violence should be conducted in Australia. Government and non-government agencies involved in disaster planning, recovery and reconstruction need to focus on producing data on the occurrence of family violence in this context, and train emergency and reconstruction workers in the dynamics of family violence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,049 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».