Evaluating the Effectiveness of Online Training for a Comprehensive Violence Against Women Program: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating violence against women (VAW) training is essential to moving the field forward with proven approaches that can improve service provision for survivors of violence. Given existing resource constraints involved in VAW work, online training represents an economical and flexible option; however, existing evaluations of online programs in the VAW field are scant and face a variety of limitations. This study aimed to fill this gap by using a pre-/posttest design, comparison group, and mixed-method analysis to assess the effectiveness and value of an online training program. The program was intended to provide foundational knowledge in feminist antiviolence principles and values to a range of individuals working with survivors of intimate partner violence (IPV). Program participants ( N = 108) included volunteers, students, and professionals from various sectors, allowing for the application of the results to a broader field of VAW support services. This is important as individuals who work with IPV survivors may do so in a range of settings outside of the shelter context. Results demonstrate the potential for online VAW training to improve participants’ knowledge of and attitudes about VAW, which can positively inform their work with survivors. Qualitative responses provide further insight into course impact and highlight positive and negative aspects of the course. Although preliminary, these results provide justification for continued development and evaluation of online VAW training programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».