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Enregistrement W4408658547 · doi:10.35502/jcswb.413

Lessons to learn: Strategies to sustain a restorative program for survivors of military sexual trauma

2025· article· en· W4408658547 sur OpenAlexaffvenueabout
Linna Tam‐Seto, Lisa Garland-Baird, Nicholas Held, Alexandra Heber, Lori Buchart, Ashley Ibbotson, Sarah Lade, Heather Millman, Andrea Brown, Bibora Imre-Millei, Marguerite Samplonius, Christina Chrysler, Margaret C. McKinnon

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Safety and Well-Being · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling Practices and Supervision
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityVeterans Affairs CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the release of the Arbour Report in 2015, efforts have been made within the Canadian Armed Forces (CAF) and Department of National Defence (DND) to develop and employ programs and services to support people with lived experiences (PWLE) of military sexual trauma (MST). Based on a pilot initiative, the current paper describes some strategies that may contribute to the success of programs aimed at reconciliation and recovery for both people who have been directly harmed and the institution as a whole. These strategies are grounded in the specific context of those reconciling the trauma from MST and consistent with the wider landscape of research and best practices for restorative programs. Strategies include creating a sustainability plan; enhancing planning and preparation; strengthening meeting frameworks; and developing post-meeting strategies. Many of these strategies are aimed at addressing institutional betrayal and healing for survivors and representatives of the organization.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,355 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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