CampUS Safety Project: A Model for Engaging Young People to Prevent Violence Against Women on Post-Secondary Campuses in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Colleges and universities are home to young women whom are at the highest statistical risk of experiencing gender-based violence³. In this, it makes sense that campus administration, service providers and campus police come together to consider ways to address violence against women on campuses. Postsecondary stakeholders should ask: What safety concerns are young women facing? What help is available to support young women on campus? What measures is our post-secondary institution undertaking to prevent and reduce violence against young women on campus? This paper focuses on a Canadian-based initiative on engaging young people to prevent violence against women on post-secondary campuses. The CampUS Safety Project was initiated by Interim Place, a community organization providing shelter and support to abused women, and the University of Toronto Mississauga. The goals of CampUS were to conduct a campus safety audit; research the experiences of young women on campus; develop a community campus safety plan; implement an education, awareness and violence prevention campaign; and share best practices with other campuses. In this paper, I share highlights of what was learned throughout the CampUS project. Highlights include recommendations applicable to preventing and reducing violence against young women on post-secondary campuses elsewhere.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».