Geographies of Sexual Assault: A Spatial Analyses to Identify Neighborhoods Affected by Sexual and Gender-Based Violence
Notice bibliographique
Résumé
Emergency departments are a common access point for survivors of sexual and gender-based violence (SGBV), but very little is known about where survivors live and the neighborhoods they return to. The objectives of this study were to describe the patient population that present for a sexual or partner-based assault and explore the geographic distribution of cases across the Ottawa-Gatineau area. Data for this study were extracted from the Sexual Assault and Partner Abuse Care Program (SAPACP) case registry (January 1 to December 31, 2015) at The Ottawa Hospital. Spatial analyses were conducted using six-digit postal codes converted into Canadian Census Tract units to identify geographic areas with concentrated cases of SGBV. Concentrated areas were defined as Census Tracts with seven or more SGBV cases within a single calendar year. In 2015, there were 406 patients seen at the SAPACP and 348 had valid postal codes and were included in the analyses. More than 90% of patients were female and 152 (43.68%) were below 24 years of age. More than 70% knew their assailant and the most common locations of the assault were at the survivors' home (31.03%), assailants' home (27.01%), or outdoors (10.92%). Eight concentrated areas were identified including three in the downtown entertainment district, three lower income areas, one high-income neighborhood, and one suburb more than 20 km from downtown. The findings from this study describe the typical clinical presentation of sexual and domestic assault survivors and also challenge geographic stereotypes of where survivors live and what areas of the city are most affected by SGBV. Using residential information provides a survivor-centric approach that highlights the widespread nature of SGBV and supports the need for population-based approaches to improve care for survivors.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».