Raising Expectations: Scrutinising Violence Against Women Policies using the WHO Respect Women Framework as a Measurement Tool.
Notice bibliographique
Résumé
Violence Against Women is a human rights issue that impacts approximately 30% of women and girls worldwide (WHO, 2021). The increase of Violence Against Women cases and a disregard for relevant data have become a cause for concern for women, minority groups and the criminal justice community. This research examines the response to VAW and use of VAW policy through the questions “What measures have Ireland, Canada, and Australia taken to address and reduce Violence Against Women?” and “To what extent do Violence Against Women policies and measures in Ireland, Canada, and Australia meet the WHO Respect Women Framework’s criteria for success?” Using documentary analysis, a comparative approach and secondary data, the study examines the measures Ireland, Canada, and Australia have taken to address and reduce Violence Against Women under their respective Violence Against Women policies. This research applies the WHO (2019) Respect Women Framework to Violence Against Women policies in Ireland, Canada, and Australia to understand the extent frameworks addressing Violence Against Women are adopted to policies. The findings suggest that Ireland, Canada, and Australia have taken several measures to address and reduce Violence Against Women under their current Violence Against Women policies. However, due to Canada’s policy being implemented five years before Ireland and Australia, more measures were evident in Canada. The research found that according to the twenty-two recommendations to address and reduce Violence Against Women under the Respect Women Framework, Ireland met sixteen requirements, Australia met fifteen and Canada met ten. The study suggests that there are several discrepancies between measures taken to address Violence Against Women, Violence Against Women policies and the risk factors associated with Violence Against Women and makes several recommendations to bridge this gap.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».