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Enregistrement W4316591492 · doi:10.24095/hpcdp.43.4.01f

Recommandations pour le Plan d’action national pour mettre fin à la violence fondée sur le genre : points de vue de dirigeants, de fournisseurs de services et de survivantes dans la plus grande ville du Canada pendant la pandémie de COVID-19

2023· article· fr· W4316591492 sur OpenAlexafffundvenueabout
Alexa R. Yakubovich, Bridget Steele, Catherine Moses, Élizabeth Tremblay, Monique Arcenal, Patricia O’Campo, Robín Masón, Janice Du Mont, Maria Huijbregts, Lauren Hough, Amanda Sim, Priya Shastri

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensToronto Public HealthMcMaster UniversityWomen's College HospitalCanadian Chiropractic AssociationPublic Health OntarioUniversity of TorontoDalhousie UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesSt. Michael's Hospital Foundation
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Le gouvernement canadien s’est engagé à mettre en oeuvre un Plan d’action national pour mettre fin à la violence envers les femmes. Toutefois, aucun plan officiel de mise en oeuvre n’a été publié. En nous appuyant sur les recommandations déjà formulées et les consultations réalisées, nous avons effectué la première analyse qualitative officielle révisée par des pairs des points de vue de dirigeants, de fournisseurs de services et de survivantes quant aux éléments qui devraient être pris en compte dans le PAN visant à lutter contre la violence envers les femmes. Méthodologie Nous avons réalisé une analyse thématique des données qualitatives de 18 employés des services de lutte contre la violence envers les femmes (11 offrant un soutien direct, 7 occupant un poste de direction) et 10 survivantes à la violence envers les femmes ayant participé à une étude communautaire sur les programmes de lutte contre la violence envers les femmes pendant la pandémie de COVID-19 dans la région du Grand Toronto (Ontario, Canada). Résultats Nous avons formulé 12 recommandations relatives au Plan d’action national pour mettre fin à la violence envers les femmes, recommandations que nous avons organisées selon quatre domaines thématiques : 1) investir dans les services de lutte contre la violence envers les femmes et de soutien en cas de crise (par exemple renforcer les mécanismes de référencement vers les programmes de lutte contre la violence envers les femmes); 2) améliorer les services de soutien structuraux (par exemple investir dans l’ensemble du secteur du logement pour les survivantes à la violence envers les femmes); 3) élaborer des systèmes coordonnés (par exemple renforcer la collaboration entre le système de santé et le système de lutte contre la violence envers les femmes) et 4) mettre en oeuvre et évaluer les stratégies de prévention primaire (par exemple mener une analyse intersectionnelle et tenant compte du genre à propos des politiques sociales et publiques mises en place). Conclusion Dans le cadre de cette étude, nous avons formulé des recommandations, les avons classées par ordre de priorité et avons nuancé les recommandations déjà émises pour le Plan d’action national pour lutter contre la violence envers les femmes en nous fondant sur une analyse rigoureuse des points de vue de survivantes à la violence envers les femmes et d’employés luttant contre la violence envers les femmes dans la plus grande ville au Canada pendant la pandémie de COVID-19. Un plan efficace nécessite des investissements dans les organismes offrant un soutien direct; un accès au logement équitable ainsi que d’autres services de soutien structurel; une coordination stratégique des systèmes de santé, de justice et sociaux et enfin des stratégies de prévention primaires, en particulier une réforme pour des politiques transformatrices de genre.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,103
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,141
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1030,141
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0150,008
Communication savante0,0140,007
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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