UN-MENAMAIS : understanding the mechanisms, nature, magnitude and impact of sexual violence in Belgium : final report for the Belgian Science Policy Office
Notice bibliographique
Résumé
Sexual violence (SV) is a major public health, judicial and societal concern in Belgium.A comparative and representative study of SV in Belgium was still lacking.The UN-MENAMAIS study aimed to contribute to a better understanding of the mechanisms, nature, magnitude and impact of sexual violence on female, male and transgender victims, their peers, offspring, professionals and society in Belgium and generate policy recommendations and prevention and response strategies.This mixed methods study showed that sexual violence is prevalent in Belgium and affects people of all ages, genders, sexual orientations and legal statuses.Being sexually victimized is linked to worse mental health outcomes across the life course.Moreover, victims find it difficult to disclose what happened, to seek professional help and to report to the police.Furthermore, doctors are not sufficiently aware of the care they should provide, nor of the potential impact of a forensic examination and do not systematically refer victims of sexual violence to adequate care, forensic or legal authorities.Regardless of the forensic model considered, victims find it difficult to gain recognition from the courts because of the judicial logic, which involves specific principles of proof and for which forensic evidence is not always sufficient. Further readingCapsule 3: Sexual violence in older adults in Belgium: https://vimeo.com/559892123/d3232ac805
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».