Childhood Sexual Violence in Indonesia: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
There has been relatively little research into the prevalence of childhood sexual violence (CSV) as well as the risk and protective factors for CSV in low- and middle-income countries including Indonesia. Systematic searches conducted in English and Bahasa Indonesia in this review identified 594 records published between 2006 and 2016 in peer-reviewed journals and other literature including 299 Indonesian records. Fifteen studies, including nine prevalence studies, met the quality appraisal criteria developed for this review. The review found that CSV research is scarce: Only one study included nationally representative prevalence estimates. Varying definitions for CSV, survey methods, and sample characteristics limited the generalizability of the data. The available evidence points to significant risk of sexual violence affecting both girls and boys across many geographical and institutional settings. Married adolescent girls are vulnerable to sexual violence by partners in their homes. Children in schools are vulnerable to CSV by peers and adults. Victims seldom disclose incidents and rarely seek support. In addition, early childhood experiences of trauma were strongly associated with later perpetration of sexual violence and revictimization. Limited information is available about protective factors. This review synthesizes evidence about what is currently known about CSV in Indonesia and identifies the strengths and weaknesses of the existing research. A more robust evidence base regarding CSV is required to better inform policy and justify investment into prevention programs.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».