Recommendations for Canada’s National Action Plan to End Gender-Based Violence: perspectives from leaders, service providers and survivors in Canada’s largest city during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Canadian government has committed to a national action plan (NAP) to address violence against women (VAW). However, a formalized plan for implementation has not been published. Building on existing recommendations and consultations, we conducted the first formal and peer-reviewed qualitative analysis of the perspectives of leaders, service providers and survivors on what should be considered in Canada's NAP on VAW. METHODS: We applied thematic analysis to qualitative data from 18 staff working on VAW services (11 direct support, 7 in leadership roles) and 10 VAW survivor participants of a community-based study on VAW programming during the COVID-19 pandemic in the Greater Toronto Area (Ontario, Canada). RESULTS: We generated 12 recommendations for Canada's NAP on VAW, which we organized into four thematic areas: (1) invest into VAW services and crisis supports (e.g. strengthen referral mechanisms to VAW programming); (2) enhance structural supports (e.g. invest in the full housing continuum for VAW survivors); (3) develop coordinated systems (e.g. strengthen collaboration between health and VAW systems); and (4) implement and evaluate primary prevention strategies (e.g. conduct a gender-based and intersectional analysis of existing social and public policies). CONCLUSION: In this study, we developed, prioritized and nuanced recommendations for Canada's proposed NAP on VAW based on a rigorous analysis of the perspectives of VAW survivors and staff in Canada's largest city during the COVID-19 pandemic. An effective NAP will require investment in direct support organizations; equitable housing and other structural supports; strategic coordination of health, justice and social care systems; and primary prevention strategies, including gender transformative policy reform.
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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 | 0,035 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,014 |
| Communication savante | 0,017 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».