LOCATING STATE ACTORS IN VIOLENCE AGAINST CHILDREN (VAC) NETWORKS IN KENYA: A COMPLEXITY LEADERSHIP LENS
Notice bibliographique
Résumé
Kenya has made significant efforts to address violence against children (VAC), but its prevalence remains high. Networking of different actors has shown evidence of benefit in some sectors, but determining its effectiveness in addressing VAC has not received due scholarly attention. We conducted qualitative research, including a desk review, focus group discussions, and interviews. In this article, we apply complexity leadership theory to illuminate the types of networks involved and the influence Kenya’s government actors can exert towards eliminating VAC. We found that these actors operate through structured and unstructured networks. The latter are mainly grassroots responders who work voluntarily. The complexity leadership theory postulates that leadership influence is exercised through key functions, which are reflected in the two types of networks. The political–administrative function in Kenya is shaped by law; we show how it transforms other networks via an adaptive function. An enabling function is executed through enforcing policy, monitoring, and other methods, while a dissemination function involves the translation of ideas into policy, such as the transformation of Childline Kenya, a grassroots organization, into the National Child Helpline. We conclude that government should strengthen child rights networking by building more technical and financial capacity for this role.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».