A Systematic Review of Bystander Interventions for the Prevention of Sexual Violence
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bystander interventions have been successful in changing bystander attitudes and behaviors to prevent sexual violence. This systematic review was performed to summarize and categorize the characteristics of sexual violence bystander intervention programs and analyze bystander intervention training approaches for the primary prevention of sexual violence and assault. METHOD: From June to July 2017, the authors searched both published and unpublished American and Canadian studies from 2007 to 2017. The published sources included six major electronic databases and the unpublished sources were Google Scholar and the 40 program websites. From the 706 studies that resulted from this initial search, a total of 44 studies (that included a single bystander intervention program and assessments at both pretest and at least one posttest) were included. RESULTS: Thirty-two percent of studies analyzed bystander behavior postintervention, and most found significant beneficial outcomes. The most frequently used training methods were presentation, discussion, and active learning exercises. Bringing in the Bystander and The Men's Program had the most replicated empirical support for effectiveness. DISCUSSION: There has been a substantive increase in quasi-experimental and randomized controlled trial approaches to assessing the effectiveness of this type of intervention since 2014. The training methods shared between these efficacious programs may translate to bystander interventions for other victimization types, such as child abuse. CONCLUSION: The use of in-person bystander training can make positive changes in attitudes and behaviors by increasing awareness of a problem and responsibility to solve it.
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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 | 0,016 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».