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Enregistrement W4388930192 · doi:10.2196/49126

Investigating the Culture Around Sexual Harassment in First-Generation Universities in Southwestern Nigeria: Protocol for a Mixed Methods Study

2023· article· en· W4388930192 sur OpenAlexvenueno aff
Boladale Mapayi, Ibidunni Olapeju Oloniniyi, Olakunle Oginni, Abigail Harrison

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAfrican Population and Health Research CenterWellcome Trust
Mots-clésHarassmentFocus groupPsychological interventionQualitative researchSilenceQualitative propertyHigher educationPsychologyMedical educationMedicineSociologyPolitical scienceSocial psychologyNursingSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The phenomenon of sexual harassment (SH) is a complex issue with multiple prongs that concerns all members of academia and raises serious challenges, particularly regarding prevention and response. SH in tertiary institutions remains a huge problem worldwide, leading to severe emotional, academic, and career difficulties, as well as undue suffering. Institutions have responded in various ways to alleviate the burden of SH with little success, especially in Nigeria. The prevalence is high but reportage is low because of the culture of silence around SH in most educational institutions. This study aims to identify factors associated with SH in tertiary institutions in Nigeria and explore factors surrounding reportage or nonreportage following the experience of SH, the institutional mechanisms to prevent and respond to SH, and the lived experience of survivors of SH. OBJECTIVE: The objective of this study was to present a study protocol that is designed to identify factors associated with the experience of SH in tertiary institutions in Nigeria, the institutional mechanisms to prevent and respond to SH, and the lived experience of survivors of SH. METHODS: A mixed (quantitative and qualitative) methods approach is used consisting of a policy review of existing antisexual harassment policies in the selected universities, a quantitative survey to determine the correlates of SH, focus group discussions to explore the perspectives of the university community concerning SH, in-depth interviews to explore the lived experiences of survivors of SH, and key informant interviews to understand the perspectives of people who provide interventions to survivors. RESULTS: This study was funded in July 2022 by the Consortium for Advanced Research Training in Africa, and data collection started in November 2022. The SH policies were comprehensive, with clear policy statements and definitions, and recognized a wide range of survivors and perpetrators. However, there was no clear mention of prevention and response to same-sex SH. Lived experiences showed negative psychological and social sequelae and little institutional support. CONCLUSIONS: This is the first study that has a component investigating same-sex SH in tertiary institutions in Nigeria. This is also one of the first studies to explore the lived experiences of survivors of SH in Nigerian universities. The findings from this study suggest that periodic evaluation of SH policy implementation will improve institutional support, thus creating safe spaces for survivors and will thereby encourage reportage and support; prevention and response strategies need to be more inclusive; and more interventions should focus on strengthening prosocial skills and healthy, equitable relationships. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/49126.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,462
Tête enseignante GPT0,621
Écart entre enseignants0,159 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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