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Enregistrement W4283079520 · doi:10.1089/forensic.2022.0005

Addressing the Need to Educate Service Providers on Trans-Affirming Postsexual Assault Care: An E-Learning Curriculum

2022· article· en· W4283079520 sur OpenAlexaffabout
Janice Du Mont, Sarah Daisy Kosa, Hyuna Seo, Sheila Macdonald

Notice bibliographique

RevueForensic Genomics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensOntario HIV Treatment NetworkPublic Health OntarioWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumTransgenderService providerSexual assaultNursingSexual abuseMedical educationService (business)Sexual violenceHealth careMedicinePsychologySuicide preventionPoison controlPedagogyPolitical scienceMedical emergencyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transgender (trans) survivors of sexual assault are often seen by health care providers who lack the necessary training to provide inclusive care and supports. To foster trans-affirming care provision postsexual assault, in 2019–2020, we developed and successfully evaluated an e-learning curriculum for forensic nurses working across Ontario, Canada. The curriculum, entitled Providing Trans-Affirming Care for Sexual Assault Survivors, was later broadened for use by various types of service providers and made freely accessible. Since this time, there has been good uptake of the curriculum across a diverse range of professionals and organizations. Our curriculum is one important and novel initiative to advance the provision of trans-affirming care and supports for trans survivors of sexual assault. The curriculum can be adapted, as necessary, to local contexts and used in other jurisdictions.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,272 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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