Beyond Sexual Assault Prevention: Targeted Outcomes for Empowerment Self-Defense
Notice bibliographique
Résumé
Empowerment Self-Defense (ESD) has been shown to be effective in reducing risk of sexual assault victimization among women, but because research in this area is still in its infancy, less is known about additional intervention outcomes that may explain how and why the intervention is effective and about other ways that ESD affects students. The purpose of this study was to examine ESD instructor perspectives about intervention outcomes they perceive to be most important for their students. Using qualitative case-study methodology, interviews from 15 ESD instructors from the United States and Canada were conducted and analyzed using thematic analysis, which yielded six themes: Agency, boundaries, core beliefs, health and healing, somatic experiences, and gender and intersectionality, with each theme having two or more subthemes. Although some of these outcomes have been quantitatively evaluated in previous ESD studies, over half ( n = 10) have not yet been empirically measured and are the focus of this article. These 10 outcomes include enactment, self-determination, nonverbal communication, relationship quality, self-worth, healing, physical strength and power, downregulation, support and solidarity, and societal-level changes. In addition to developing standardized tools to measure these outcomes, future research should quantitatively evaluate these outcomes across diverse student populations and explore their effect on producing the profound outcome associated with ESD, which is reduced risk for sexual assault victimization.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».