How can civil society organizations contribute to the scale-up of comprehensive sexuality education? Presentation of a scaling framework illustrated with examples from Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive sexuality education (CSE) can substantially contribute to the health and well-being of young people. Yet, most CSE interventions remain limited to the small piloting or research phase and scale-up is often an afterthought at the end of a project. Because of the specificities of CSE, including it being a controversial topic in many contexts and a topic on the fringe between health, education and youth, a specific scaling approach to CSE is needed. The commentary presents a practical framework to support civil society organisations (CSOs), to address barriers to scaling up CSE in their contexts. The utilization and relevance of the framework is demonstrated in this article, by featuring examples from the scale up process of CSE in Indonesia. The framework identifies key principles for scaling up, including: taking a scaling mindset from the start, government ownership and political commitment for scale-up, and identifying the added value of CSOs. The framework starts with a self-assessment by the CSO and then follows four phases: making the case, engaging in dialogue, establishing building blocks and implementation and scale-up. Each of these phases are illustrated with examples from Indonesia.This framework is a call to action with practical guidelines to support CSOs to take on this role, because with the right scaling strategies, the largest generation of young people ever alive can become healthy, empowered and productive adults.
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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 | 0,031 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,020 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».