Wales without violence: A framework for preventing violence among children and young people
Notice bibliographique
Résumé
Violence among children and young people (CYP) is a complex societal issue that has detrimental impacts on the health and well-being of children, young people, and adults throughout their lives. Population health research tells us that CYP are adversely at risk of experiencing violence and are at higher risk of experiencing multiple forms of violence. However, evidence suggests that prevention approaches are most effective when implemented with CYP and can have positive health, well-being, and social impacts across the life-course. This social innovation narrative sets out how the Wales Violence Prevention Unit and Peer Action Collective Cymru coproduced a strategic multi-agency framework for the prevention of violence among CYP in Wales. The first of its kind to be developed in the United Kingdom, this national framework acts as a guide to strategic action on violence prevention, amplifying the voices of CYP, and providing evidence of “what works.” This evidence-informed, coproduced framework used an innovative participatory design process to listen to the voices of a diverse range of stakeholders, highlighting the voices of CYP. Informed by the views and experiences of over 1,000 people in Wales, and grounded in the lived experiences of CYP, the Framework proposes nine strategies to prevent violence among CYP as part of a public health approach to violence prevention. These strategies represent evidence-based approaches proven to reduce violence among CYP, address the risk factors for youth violence, and build individual, community and societal resilience.
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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 | 0,022 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,026 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».