Efforts to Protect Violence in the Households during Covid-19 in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The social distancing appeal that the government encourages is not matched by the state's efforts to provide economic security to the community. PSBB will directly or indirectly limit the movement of the community. The teaching and learning process at schools and residents who work will be limited to working or studying at home. This limitation of activities in public spaces will have an impact on people's income, especially those in the middle to lower economy. The implementation of social distancing during the Covid-19 outbreak has increased the risk of violence against women, complicates women's economic conditions, and affirms women's social status as subordinate, or women are in a lower position than men. The formulation of the problem in this research is what is the cause of domestic violence during the covid-19 period in Indonesia, what are the prevention efforts against domestic violence during the covid-19 period. Causes of Domestic Violence During the Covid-19 Period, namely the government's appeal to the community “at home alone”, causing a separate polemic for women and children, especially those who experience economic and psychological pressure at home from extraordinary isolation measures, has prompted increasing instances of reports of domestic violence, especially women who are forced to live for months in abusive relationships. causes and consequences of violence and to prevent the occurrence of violence through primary prevention programs, policy intervention and advocacy as well as information programs and supporting initiatives through all mass media TV, social networks, cell phones.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».