Serving Calgary Men across the Prevention Continuum: Interview Results
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the highly-visible movements such as #MeToo and #TimesUp there has been increased attention on the role men can play in violence prevention. Locally, we heard from various leaders throughout the violence prevention sector that more men are trying to access local domestic and sexual violence supports and services. Representatives from several agencies and institutions also told us they are experiencing challenges with how to design and offer programs and supports for men, how to create strategies within their organizations to engage and work with men, and how to curate organizational cultures to integrate men into workplaces traditionally dominated by women. In response to these conversations, in 2018, Shift launched a research project to collect information to help identify high-priority and emergent service/capacity gaps related to men’s violence prevention needs with the hope of mobilizing government and community partners to more effectively address these gaps here in Calgary, Alberta. More specifically, the goal of the research project was to better understand who is seeking services, what are these men asking for, and how can the human service sector develop or enhance services to better support their needs while furthering the goal of violence prevention. From June to July 2018, Shift undertook a series of interviews with key individuals working in the Calgary domestic and sexual violence sector to better understand these challenges and to identify possible solutions to more effectively support men across the violence prevention continuum (men as victims, perpetrators, allies, leaders and violence disrupters).
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle