The Distribution and Consequences of Sexual Misconduct Perpetrated by Peacekeepers in Haiti: An Exploratory Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
During the United Nations Stabilization Mission in Haiti (MINUSTAH), reports of sexual abuse and exploitation and children fathered by peacekeepers were brought forward to the UN. In 2017, a cross-sectional mixed-methods survey was administered by Haitian research assistants using SenseMaker® (Cognitive Edge, Singapore), a rapid data collection tool that allows participants to share a narrative on a topic of interest. In total, 2541 self-interpreted narratives in relation to the experiences of Haitian women and girls vis-à-vis peacekeepers were collected from a convenience sample of Haitian males and females across Haiti. This exploratory secondary data analysis analyzes whether narratives about sexual misconduct perpetrated by MINUSTAH peacekeepers were associated with rural, semi-urban, or urban locations and investigates the relationship between sharing narratives about sexual misconduct and the desire to engage with the UN/MINUSTAH. After adjustment, narratives addressing sexual misconduct were more likely to be shared in rural locations, compared to urban locations (RRrural: 1.19; 95% CI: 1.03, 1.38). Personal experiences of sexual misconduct were more likely (RRsex: 4.52; 95% CI: 3.34, 6.12) to be associated with rejection of the UN/MINUSTAH, compared to personal narratives of positive/neutral experiences. This research is an empirical steppingstone to understanding the distribution and consequences of peacekeeper-perpetrated sexual abuse and exploitation in Haiti.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».