Notice bibliographique
Résumé
There are a few solutions that could at least influence the decrease of GBVAW. One of them is raising awareness, informing people about their rights and opportunities to seek help and support is crucial. Victims of GBV often experience psychological problems which come together with stigma, shame and feeling of deserving the violence. Raising awareness could be done differently, using different platforms. The social media took its stand in solving important social issues. Celebrities, influencers, micro-influencers cover the topics of GBVAW and information on how to seek help. Undoubtedly, the work of NGOs and women shelters are important as never. Thus, Educational pages, just as other pragmatic apparatuses committed to handling lewd behavior, savagery as well as sexual orientation correspondence is a need. One of the ways to raise awareness and empower women and girls is to encourage victims to speak out and seek help both legal and psychological as well as the support of the family and friends. Therefore, one of the paramount importance is to erase the shame and stigma around the GBVAW. Undoubtedly, the legal framework shall support women in their intentions to seek help. Unfortunately, this became one of the most significant problems for several countries. In numerous states, enactment tending to sex based savagery against ladies is non-existent, deficient or ineffectively actualized. As well as seeking financing to sustain the women’s shelters and hotline. That became apparent during the lockdown, a lot of the women’s support centers had to close due to the shortage of financing. COVID-19 in addition to making a lot of harm to the state of GBVAW in the world at the same time brought new ideas to fight with it. Thus, during the lockdown, some of the police forces introduced special apps for reporting a GBVAW crime. Thus, an aggressor could not understand that a report had been made. This model of reporting is an excellent tool to seek help especially when a situation is highly dangerous.
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.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».