Understanding Latine perceptions of gun violence prevention strategies across New Mexico: A conceptual paper
Notice bibliographique
Résumé
Gun violence within Latine communities in New Mexico is on the rise and shows no signs of slowing down. The disparities in gun violence experiences mirror the structural and social position factors which negatively and disproportionately impact Latine people. In response to firearm-related deaths nearly doubling over the last decade, New Mexican legislators have been pressured to implement gun violence prevention policies. However well intended, these strategies often fail to address the structural inequities that underlie the rise in gun violence within Latine communities. There is an urgent need for research to better understand the unique experiences of Latine persons and their experiences in both gun violence and prevention. From a social ecological perspective, examining the structural barriers and facilitators which impede Latine involvement in gun violence prevention is critical to interrupting the cycles which render this group more susceptible. A deeper understanding of the factors associated with both gun violence and prevention is crucial for developing informed and culturally sensitive policies and interventions. This conceptual paper explores theory and research to better understand how gun violence impacts Latine communities and creates a conceptual framework to improve healthcare workers’ ability to encourage empowerment and efficacy regarding Latine engagement in gun violence prevention efforts. The objective of this paper is to analyze research from disciplines in the social and health sciences focusing on the experiences of Latine persons and groups experiencing gun violence and engaging in gun violence prevention.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».