Keynote Presentation - Reducing sexual violence: From pilot research to international scale-up in 15 years
Notice bibliographique
Résumé
Dr. Charlene Y. Senn is a Professor of Psychology and Women’s and Gender Studies and Tier 1 Canada Research Chair in Sexual Violence at the University of Windsor. She is an expert on effective sexual violence interventions, particularly those developing women’s capacity to resist sexual assault. She created the Enhanced Assess, Acknowledge, Act sexual assault resistance education program for women in the first year of university. Findings from the randomized controlled trial evaluation were published in 2015 in the New England Journal of Medicine. This 12-hr program resulted in a 46% reduction in completed rapes and 63% reduction in attempted rape experienced across one year, when compared with the control group. The program accomplishes this while reducing woman-blaming and self-blame.\nWith her co-investigators, Charlene is currently conducting a study of implementation and effectiveness of the program as it is offered at Canadian universities. In 2016, she created a non-profit (SARE Centre) to facilitate scale-up on campuses around the world. In this presentation, Charlene will explore her journey from small internally funded pilot studies, to increasingly more complex CIHR-funded studies, to “real world” implementation.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».