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Enregistrement W4380290687 · doi:10.3934/publichealth.2023022

Pandemic within a pandemic! Policy Implications of community-based Interventions to mitigate violence against women during COVID-19 in Urban Slums of Lucknow, India

2023· article· en· W4380290687 sur OpenAlexaff
Fnu Kajal, Ram Manohar Mishra, Amit Mehrotra, Vijay Kumar Chattu

Notice bibliographique

RevueAIMS Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUNICEF
Mots-clésPsychological interventionOvercrowdingPandemicSanitationMedicineSocioeconomicsEnvironmental healthGeographyDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Economic growthSociologyNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The COVID-19 pandemic has brought an unprecedented adverse impact on women's health. Evidence from the literature suggests that violence against women has increased multifold. Gender-based violence in urban slums has worsened due to a lack of water and sanitation services, overcrowding, deteriorating conditions and a lack of institutional frameworks to address gender inequities. Methods: The SAMBHAV (Synchronized Action for Marginalized to Improve Behaviors and Vulnerabilities) initiative was launched between June 2020 to December 2020 by collaborating with the Uttar Pradesh state government, UNICEF and UNDP. The program intended to reach 6000 families in 30 UPS (Urban Poor settlements) of 13 city wards. These 30 UPS were divided into 5 clusters. The survey was conducted in 760 households, 397 taken from randomly selected 15 interventions and 363 households from 15 control UPS. This paper utilized data from a baseline assessment of gender and decision-making from a household survey conducted in the selected UPS during July 03-15, 2020. A sample size of 360 completed interviews was calculated for intervention and control areas to measure changes attributable to the SAMBHAV intervention in the behaviours and service utilization (pre- and post-intervention). Results: The data analysis showed a significant difference (p-value < 0.001) between respondents regarding women's freedom to move alone in the control and intervention area. It also reflected a significant difference between control and intervention areas as the respondents in the intervention area chose to work for the cause of gender-based violence. Conclusion: The SAMBHAV initiative brought an intersectional lens to gender issues. The community volunteers were trained to approach issues based on gender-based violence with the local public, and various conferences and meetings were organized to sensitize the community. The initiative's overall impact was that it built momentum around the issue of applying the concept of intersectionality for gender issues and building resilience in the community. There is still a need to bring multi-layered and more aggressive approaches to reduce the prevalence of gender-based violence in the community.

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)0,007
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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