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Enregistrement W4289917418 · doi:10.1007/s13178-022-00749-0

Evaluation of the Transfer of Training for a Sexual Assault Resistance Program Enhanced with Sexuality Education

2022· article· en· W4289917418 sur OpenAlexafffund
Nicole Jeffrey, Charlene Y. Senn, Karen L. Hobden, Paula C. Barata, Gail McVey, H. Lorraine Radtke, Misha Eliasziw

Notice bibliographique

RevueSexuality Research and Social Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkPublic Health OntarioUniversity of GuelphWindsor Clinical ResearchUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTrainerPreparednessCompetence (human resources)Resistance (ecology)Medical educationPsychologyTraining (meteorology)Human sexualitySexual assaultMedicineNursingApplied psychologyPoison controlSuicide preventionSocial psychologyComputer scienceMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction The Enhanced Assess , Acknowledge , Act ( EAAA ) Sexual Assault (SA) Resistance Program is a theoretically sound, evidence-based program providing SA resistance education within a positive sexuality framework. It was shown to substantially reduce sexual assault victimization among university women who participate (Senn et al. in New England Journal of Medicine 372 (24), 2326-2335, 2015). Staff training can either enhance or impede successful program scale-up and implementation. In this paper, we evaluate the transfer of training to implementation sites (i.e., postsecondary institutions) using a train-the-trainer model. Methods Using pre- and post-training surveys and post-training interviews conducted from 2016 to 2020 with 33 implementation staff members from multiple sites, we answered the following research questions: 1. Did the training meet its overall goal of preparing implementation staff? 2. What training components were perceived to contribute to training effectiveness and implementation staff preparedness? Results Results suggested that our model of training was effective. Competence, confidence, and knowledge and ability increased significantly after training, and most staff perceived the training to be highly useful and effective (especially for preparing them to address EAAA participant issues). Practice and feedback from trainers through active learning techniques were especially important. Although implementation staff reported being well prepared to deliver the training or program, they reported being less prepared for handling other implementation-related activities and issues (that the training was not necessarily designed to address in-depth). Conclusions Our findings suggest a need to enhance existing training on self-care and supporting program facilitators and for ongoing support and reminders from program purveyors to ensure that implementers are making use of existing resources. This study fills important gaps in the literature as few studies have examined the transfer of training for SA prevention programming.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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