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Enregistrement W4360619468 · doi:10.1080/09718524.2023.2182035

Fit for purpose? Assessing the accessibility, theory of action, and accountability of digital technology interventions for sexual and gender-based violence prevention and response

2023· article· en· W4360619468 sur OpenAlexaff
Tara Patricia Cookson, Lorena Fuentes, Julia Zulver, Austin Nelson

Notice bibliographique

RevueGender Technology and Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionAccountabilityInformation and Communications TechnologyAction (physics)Scope (computer science)Intervention (counseling)PsychologyPublic relationsApplied psychologyKnowledge managementPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the results of a scoping review of Information and Communications Technologies for Development (ICT4D) interventions designed to address sexual and gender-based violence (SGBV). Our analysis considers the extent to which these ICT4D interventions align with established strategies for preventing and responding to SGBV from gender equality and global health practitioner communities. Using a feminist lens, we propose three parameters against which design features of digitally-based SGBV interventions should be assessed: (1) accessibility, (2) theory of action, and (3) accountability. Reading the intervention landscape through these parameters, our results indicate that ICT interventions to address SGBV deploy creative use of various technologies, from mapping software to social networks and document storage. That said, we also find significant scope for improving the accessibility of existing interventions through use of features that remove literacy barriers. Our findings around the accountability of interventions highlight the need for far greater engagement with emerging conceptualizations of data rights. Finally, we show that existing theories of action are only partially aligned with “offline” best practices.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeAutre devis
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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