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Enregistrement W4224293703 · doi:10.1080/10926771.2022.2052389

Safe not soft: trauma- and violence-informed practice with perpetrators as a means of increasing safety

2022· article· en· W4224293703 sur OpenAlex
Katreena Scott, Angélique Jenney

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Aggression Maltreatment & Trauma · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySocial workService (business)Interpersonal communicationDomestic violenceService providerMedicineNursingPoison controlMedical emergencySuicide preventionSocial psychologyBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trauma- and violence-informed care (TVIC) has become an important lens to guide health and social services. TVIC emphasizes service providers’ understanding of trauma and its impact, including structural aspects of victimization. Emotionally and physically safe environments, service user opportunities for choice, collaboration and connection, and the use of strengths-based and capacity-building approaches are prioritized. The majority of writing on TVIC has focused on its application to services for survivors of trauma and abuse. In this paper, we argue that a modified trauma-and violence-informed lens has the potential to improve our work with men who perpetrate violence in interpersonal relationships, and even more importantly, that without such a lens, we are likely to miss very important opportunities to act in ways that enhance the safety of potential victims of abuse. Using examples drawn from practice, we explore specific examples of how applying TVIC principles may increase service providers’ ability to recognize and respond to potentially dangerous situations, thereby improving services to perpetrators and enhancing safety for potential victims of abuse.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle