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Enregistrement W7101439594 · doi:10.1093/eurpub/ckaf161.1727

The policy- practice gap: an analysis of policies focusing on violence against children

2025· article· en· W7101439594 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentAccountabilityFocus groupPoison controlSuicide preventionHuman factors and ergonomicsOccupational safety and healthStakeholder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Violence against children is a pervasive global health problem, with a high prevalence of violence occurring in low-and middle-income countries (LMICs). Studies underscore how exposure to violence at an early age leads to several long-term negative health and wellbeing outcomes, including an increased risk of non-communicable diseases. However, there is a limited body of evidence evaluating the effectiveness of existing policies that focus on children experiencing violence. Therefore, our objective is to examine the extent to which policies at the international level and in selected LMICs (Tanzania, Ghana, Pakistan, Uganda, and Haiti) explicitly focus on violence against children. Methods We conducted a summative content analysis of policy documents focusing on violence against children: 10 at the international level, eight from Tanzania, five from Ghana and Pakistan, four from Uganda and two from Haiti. We also conducted in-depth interviews (n = 127) and focus groups (n = 34) with children from the countries mentioned above. Results Findings from the policy analysis have underscored that while the majority of policies aim to prevent violence against children, there is a lack of detailed information regarding context-specific social norms, accountability mechanisms, and stakeholder engagement. Around 10% of the included policies contain vague language, making their interpretation and implementation inconsistent. Results from our in-depth interviews and focus groups further highlight the gap between policies and lived realities, with the majority of children sharing experiences of violence either they or their peers had faced at home, in school or in other settings. Conclusions Overall, our research speaks to the disconnect between policy and practice when focusing on preventing violence against children in LMICs. There is a need for a community-informed approach to policy development and implementation to ensure a reduction in violence against children. Key messages • Despite numerous policies implemented worldwide to prevent violence against children, it remains a persistent global health challenge, especially in LMICs. • To prevent violence against children, policies need to involve stakeholders, have clear language and incorporate monitoring and reporting tools to track progress and ensure accountability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,170
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,170
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,013
Études des sciences et des technologies0,0080,011
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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