Recommendations to Improve the Nature and Extent of Relationships Among Organizations Within a Network to Enhance Supports for Transgender Survivors of Sexual Assault
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,010 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,004 |
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 ».