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Enregistrement W2890086768 · doi:10.1177/1524838018789153

Integrating Sexual Assault Resistance, Bystander, and Men’s Social Norms Strategies to Prevent Sexual Violence on College Campuses: A Call to Action

2018· review· en· W2890086768 sur OpenAlexaff
Lindsay M. Orchowski, Katie M. Edwards, Jocelyn A. Hollander, Victoria L. Banyard, Charlene Y. Senn, Christine A. Gidycz

Notice bibliographique

RevueTrauma Violence & Abuse · 2018
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual assaultResistance (ecology)Sexual violencePoison controlSuicide preventionSAFERIsolation (microbiology)PsychologyCriminologySocial psychologyMedicineComputer securityMedical emergencyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexual assault prevention on college campuses often includes programming directed at men, women, and all students as potential bystanders. Problematically, specific types of sexual assault prevention are often implemented on campuses in isolation, and sexual assault risk reduction and resistance education programs for women are rarely integrated with other approaches. With increasing focus on the problem of sexual assault on college campuses, it is timely to envision a comprehensive and interconnected prevention approach. Implementing comprehensive prevention packages that draw upon the strengths of existing approaches is necessary to move toward the common goal of making college campuses safer for all students. Toward this goal, this commentary unpacks the models and mechanisms on which current college sexual assault prevention strategies are based with the goal of examining the ways that they can better intersect. The authors conclude with suggestions for envisioning a more synthesized approach to campus sexual assault prevention, which includes integrated administration of programs for women, men, and all students as potential bystanders on college campuses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations182
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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