What works to prevent violence against women, domestic abuse and sexual violence (VAWDASV)? A systematic evidence assessment
Notice bibliographique
Résumé
This review identifies effective practice for the prevention of violence against women, domestic abuse and sexual violence (VAWDASV). The review is underpinned by public health principles which provide a useful framework to understand the causes and consequences of violence as well as prevention. This systematic evidence assessment had two stages: a database search identified reviews of interventions designed to prevent VAWDASV, published since 2014; a supplementary search identified primary studies published since 2018. Reviews (n=35) and primary studies (n=16) focus on a range of types of violence and interventions. At the individual and relationship level, interventions work to transform harmful gender norms, promote healthy relationships, and promote empowerment. In the community, effective interventions were identified in schools, the workplace, and health settings. Finally, at the societal level, interventions relate to legislation and alcohol policy. The findings reveal a wealth of literature relating to the prevention of VAWDASV. However, gaps in research were identified in relation to the prevention of trafficking, violence against women, domestic abuse, sexual violence among older age groups, and so-called honour-based abuse other than female genital mutilation. Also, while many interventions focus on change at the individual and relationship level and within community settings, there is less evidence for societal-level prevention. The prevention of VAWDASV is both feasible and effective and there is an imperative to invest both in prevention programming and high-quality research to continue to guide efforts to prevent VAWDASV.
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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 | 0,020 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».