Global research priorities for interpersonal violence prevention: a modified Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To establish global research priorities for interpersonal violence prevention using a systematic approach. METHODS: Research priorities were identified in a three-round process involving two surveys. In round 1, 95 global experts in violence prevention proposed research questions to be ranked in round 2. Questions were collated and organized according to the four-step public health approach to violence prevention. In round 2, 280 international experts ranked the importance of research in the four steps, and the various substeps, of the public health approach. In round 3, 131 international experts ranked the importance of detailed research questions on the public health step awarded the highest priority in round 2. FINDINGS: In round 2, "developing, implementing and evaluating interventions" was the step of the public health approach awarded the highest priority for four of the six types of violence considered (i.e. child maltreatment, intimate partner violence, armed violence and sexual violence) but not for youth violence or elder abuse. In contrast, "scaling up interventions and evaluating their cost-effectiveness" was ranked lowest for all types of violence. In round 3, research into "developing, implementing and evaluating interventions" that addressed parenting or laws to regulate the use of firearms was awarded the highest priority. The key limitations of the study were response and attrition rates among survey respondents. However, these rates were in line with similar priority-setting exercises. CONCLUSION: These findings suggest it is premature to scale up violence prevention interventions. Developing and evaluating smaller-scale interventions should be the funding priority.
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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 | 0,151 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».