Designing and Evaluating a Prototype of a Trilingual Data Collection Tool for the Middle East and North Africa (MENA) Region to Collect Data About Violence Against Sex Workers: Multiple Methods Approach in User-Centered Design
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sex workers face an epidemic of violence around the world. However, violence against sex workers (VASW) is underreported, and sex workers hesitate to report to the police because they are frequently punished; therefore, an alternative for reporting is needed. Sex workers also face stigmatization from health care workers, further discouraging help-seeking behavior or reporting in health care facilities. Sex workers have been recipients of services from nongovernmental organizations, typically related to HIV and sexual transmission of infections, but violence remains underaddressed. Objective: This study aims to apply human-centered design methods to adapt ReportVASW for use in the Middle East and North Africa and to evaluate the usability of the prototype interface and identify opportunities for improvement. Methods: Evaluation methods included cognitive walkthrough and System Usability Scale by 9 potential end users, and heuristic evaluation by 2 informatics professionals and 2 service providers. Results: This study explores ways to improve the trilingual prototype of ReportVASW, with particular attention to ways to improve the data collection tool. Multiple methods identified multiple issues to address. Heuristic analysis revealed 2 serious issues to address, with scores over 2.5 out of 4 in the tool used. The most serious problems identified in heuristic analysis were related to language, particularly the Arabic version. Translation issues were addressed before end user testing. End users were enthusiastic about the idea of a mobile tool to document VASW, provided it led to change. They gave ReportVASW a System Usability Scale of 91.4, above the 68 considered good. Even as end users were enthusiastic, they offered suggestions for improvement. Conclusions: Many opportunities to improve the interface were identified. Most changes are not overly complex, and the majority involve adapting the language used and improving the translation. Development of the trilingual ReportVASW data collection tool for the Middle East and North Africa region is worth pursuing.
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 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 | 0,038 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».