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Record W3041241848 · doi:10.7202/1070056ar

Programme Empreinte : évaluation des capsules vidéo web destinées aux parents d’adolescent.es et visant à prévenir la violence sexuelle

2020· article· fr· W3041241848 on OpenAlexaffvenue
M Julien, Manon Bergeron, Martine Hébert

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicIntimate Partner and Family Violence
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPoison controlPolitical scienceArtMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

La forte prévalence de la victimisation sexuelle chez les jeunes et les possibles répercussions associées incitent au développement de programmes de prévention efficaces. Or, l’implication des parents afin de prévenir cette forme de violence est reconnue comme nécessaire : en ce sens, le programme Empreinte – Agir ensemble contre les agressions à caractère sexuel inclut un volet leur étant destiné, offert par l’entremise de courtes vidéos accessibles par le Web. L’objectif de cette intervention est d’amener les parents à jouer un rôle actif dans la prévention de la violence sexuelle en les incitant à créer des opportunités de discussions auprès de leur jeune. Cette étude vise à évaluer les effets de ces six capsules vidéo auprès de parents d’adolescent.es. Les résultats démontrent que le visionnement des vidéos a permis aux 78 parents d’améliorer leurs connaissances face à la violence sexuelle, leurs attitudes exemptes de préjugés et leur sentiment d’autoefficacité. De plus, 68 % des parents ont affirmé avoir entamé une discussion en lien avec la violence sexuelle avec un.e jeune de leur entourage dans le mois suivant leur visionnement des capsules vidéo. Enfin, l’appréciation envers les vidéos est fortement positive. L’utilisation de vidéos offertes par le Web afin d’impliquer les parents dans la prévention de la violence sexuelle auprès d’adolescent.es s’avère donc une avenue prometteuse.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.723
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.125
GPT teacher head0.389
Teacher spread0.264 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designOther design
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations4
Published2020
Admission routes2
Has abstractyes

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