MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378083662 · doi:10.14324/rfa.07.1.06

Engaging domestic abuse practitioners and survivors in a review of outcome tools – reflections on differing priorities

2023· review· en· W4378083662 sur OpenAlexfundno aff
Sigrún Eyrúnardóttir Clark, Melissa Kimber, Lucy A. Downes, Gene Feder, Elaine Fulton, Emma Howarth, Karen Johns, Ursula Lindenberg, Ana Flávia Pires Lucas d’Oliveira, Amira Shaheen, Cecilia Vindrola‐Padros, Claire Powell

Notice bibliographique

RevueResearch for All · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilAn-Najah National UniversityDepartment of Health and Social CareUniversity of BristolUniversidade de São PauloNational Institute for Health and Care ResearchMcMaster University
Mots-clésDomestic violencePsychological interventionService providerPsychologyOutcome (game theory)Service (business)MedicineNursingPublic relationsMedical educationPoison controlSuicide preventionBusinessPolitical scienceMedical emergencyMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers often develop and decide upon the measurement tools for assessing outcomes related to domestic abuse interventions. However, it is known that clients, service providers and researchers have different ideas about the outcomes that should be measured as markers of success. Evidence from non-domestic abuse sectors indicates that engagement of service providers, clients and researchers contributes to more robust research, policy and practice. We reflect on what we have learnt from the engagement of practitioners and domestic abuse survivors in a review of domestic abuse measurement tools where there were clear differences in priorities between survivors, practitioners and researchers about the ideal measurement tools. The purpose of this reflective article is to support the improvement of future outcome measurement from domestic abuse interventions, while ensuring that domestic abuse survivors do not relive trauma because of measurement.

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)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,199
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,199
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0150,018
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0080,013
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,595
Tête enseignante GPT0,622
Écart entre enseignants0,027 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch for AllMême sujetIntimate Partner and Family ViolenceTravaux en français237 207