Building a Wales without violence: Using behavioural science to implement a public health approach
Notice bibliographique
Résumé
Violence among children and young people is preventable through a public health approach. However, there remains a scarcity of knowledge about its implementation to effect system-level change for violence prevention and the range of public health actions available to support it. This article describes how the Wales Violence Prevention Team (VPT), Public Health Wales, applied behavioural science to inform the implementation of Wales Without Violence – a co-produced framework for preventing violence among children and young people. Using the capability, opportunity, motivation, behaviour model, the VPT engaged professionals across sectors to identify the behaviours, barriers, and facilitators for embedding the framework’s nine violence prevention principles. The process enabled an exploration of the support needed to enhance professionals’ capability, opportunity, and motivation for adopting a public health approach to violence prevention. The application of behavioural science to explore barriers and support needs for professionals involved in violence prevention also supported the VPT in clarifying its own role within the violence prevention landscape in Wales to maximize its resources. This article provides insights for advancing violence prevention activity through a public health approach.
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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 | 0,051 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| 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 ».