The promise of an intersectoral network in enhancing the response to transgender survivors of sexual assault
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study explores the promise of an intersectoral network in enhancing the response to transgender (trans) survivors of sexual assault. METHODS: One hundred and three representatives of healthcare and community organizations across Ontario, Canada were invited to participate in a survey. Respondents were asked to: 1) identify systemic challenges to supporting trans survivors, 2) determine barriers to collaborating across sectors, and 3) indicate how an intersectoral network might address these challenges and barriers. Descriptive statistics were used to summarize quantitative data and qualitative data were collated thematically. RESULTS: Sixty-seven representatives responded to the survey, for a response rate of 65%. Several themes capturing the challenges organizations face in supporting trans survivors were identified: Lack of knowledge and training among providers, Inadequate resources across organizations and institutions, and Limited access to and availability of appropriate services. Barriers to collaborating across sectors considered important by the overwhelming majority of respondents were: Lack of trans-positive service professionals (e.g., a paucity of sensitivity training), lack of resources (e.g., staff, staff time and workload, spaces to meet), and Institutional structures (e.g., oppressive policies, funding mandates). Four ways in which a network could address these challenges and barriers emerged from the data: Center the voices of trans communities in advocacy; Support competence of professionals to provide trans-affirming care; Provide the platform, strategies, and tools to aid in organizational change; and Create space for organizations to share ideas, goals, and resources. CONCLUSION: Our findings deepen our understanding of important impediments to enhancing the response to trans survivors of sexual assault and the role networks of healthcare and community organizations can play in comprehensively responding to complex health and social problems.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».