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Enregistrement W4323036815 · doi:10.1097/phh.0000000000001699

Recommendations to Improve the Nature and Extent of Relationships Among Organizations Within a Network to Enhance Supports for Transgender Survivors of Sexual Assault

2023· article· en· W4323036815 sur OpenAlexaffabout
Janice Du Mont, Madelaine Coelho, Nicholas Lebel, Joseph Friedman Burley, Sarah Daisy Kosa, Sheila Macdonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health Management and Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensOntario HIV Treatment NetworkPublic Health OntarioWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransgenderSexual assaultPsychologySexual behaviorTransgender PersonHuman factors and ergonomicsPoison controlClinical psychologyMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: To enhance the provision of comprehensive supports to transgender (trans) survivors of sexual assault, a structurally marginalized group with complex care needs, we developed an intersectoral network of trans-positive health care and community organizations in Ontario, Canada. OBJECTIVE: As a baseline evaluation of the network, we conducted a social network analysis to determine the extent and nature of collaboration, communication, and connection among members. DESIGN: Relational data (eg, activities of collaboration) were collected from June to July 2021, and analyzed using a validated survey tool, Program to Analyze, Record, and Track Networks to Enhance Relationships (PARTNER). We shared findings in a virtual consultation session with key stakeholders and facilitated discussion to generate action items. Consultation data were synthesized into 12 themes through conventional content analysis. SETTING: An intersectoral network in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Of the 119 representatives of trans-positive health care and community organizations invited to participate in this study, 78 (65.5%) completed the survey. MAIN OUTCOME MEASURES: Proportion/count of organizations collaborating with other organizations. Network scores for value and trust. RESULTS: Almost all (97.5%) invited organizations were listed as collaborators, representing 378 unique relationships. The network achieved a value score of 70.4% and trust score of 83.4%. The most prominent themes were "Communication and knowledge exchange channels," "Clearer roles and contributions," "Indicators of success," and "Client voices at the centre." CONCLUSION: As key antecedents of network success, high value and trust indicate that network member organizations are well positioned to further foster knowledge sharing, define their roles and contributions, prioritize the integration of trans voices in all activities, and, ultimately, achieve common goals with clearly defined outcomes. There is great potential to optimize network functioning and advance the network's mission to improve services for trans survivors by mobilizing these findings into recommendations.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,337 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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