A Collaborative Response to Addressing Family Violence with Racialized and Diverse Communities During Pandemic Recovery in Peel Region
Notice bibliographique
Résumé
Family violence is a social issue that impacts families and communities every day in Canada and around the world. As family violence rates continue to increase there is an urgent need for cross-sectoral collaboration to codesign social work and social service systems, in partnership with those experiencing family violence. This article will share learnings from a two-year community-based participatory research study that worked alongside survivors and witnesses of family violence, community partners from diverse social service agencies, and researchers, to understand experiences of family violence in racialized communities in Peel region, Ontario, Canada. An intersectional-trauma-informed approach guided the work that included establishing a community advisory board, hiring peer research assistants, Photovoice, and holding a knowledge exchange event (KEE) with survivors and witnesses of family violence, researchers, and community partners to rapidly generate ideas for intervention areas through a 25/10 crowdsourcing activity and codesign preliminary solutions through a mini hackathon. Key findings from the photovoice highlighted systemic failures and gaps experienced by those facing family violence. As we shifted into ideation, this preliminary focus on systems solidified and top ideas identified included barrier-free, culturally aware provision of services ranging from mental health supports, safe housing, financial independence, and accessing wrap-around services. Our work concluded with the collaborative development of preliminary solutions to these ideas and emphasized the need for cross-sectoral partnerships and lived experience engagement to change systems. Centering the voices of those who have experienced FV in system-level change and advocacy is necessary to ensure services and supports meet the needs of service users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».