Elder Abuse: Selected Papers from the Prague World Congress on Family Violence
Notice bibliographique
Résumé
* Foreword * Introduction * Grandparents Raising Grandchildren: The Risks of Caregiving (Patricia Brownell, Jacqueline Berman, Antoinette Nelson, and Rosemary Colon Fofana) * The Elder Abuse of Custodial Grandparents: A Hidden Phenomenon (Jordan I. Kosberg and Gordon MacNeil) * Combating Elder Financial Abuse--A Multi-Disciplinary Approach to a Growing Problem (Betty Malks, Jamie Buckmaster, and Laura Cunningham) * Study of Elder Abuse Within Diverse Cultures (Jordan I. Kosberg, Ariela Lowenstein, Juanita L. Garcia, and Simon Biggs) * A National Look at Elder Abuse Multidisciplinary Teams (Pamela B. Teaster, Lisa Nerenberg, and Kim L. Stansbury) * A Forensic Medical Examination Form for Improved Documentation and Prosecution of Elder Abuse (Diana Koin) * Elder Abuse Awareness in Faith Communities: Findings from a Canadian Pilot Study (Elizabeth Podnieks and Sue Wilson) * An Exploratory Study of Responses in Elder Abuse in Faith Communities (Elizabeth Podnieks and Sue Wilson) * Older Women, Domestic Violence, and Elder Abuse: A Review of Commonalities, Differences and Shared Approaches (Bridget Penhale) * Elder Abuse Risk Indicators and Screening Questions: Results from a Literature Search and a Panel of Experts from Developed and Developing Countries (Christen L. Erlingsson, Sharon L. Carlson, and Britt-Inger Saveman) * Index * Reference Notes Included
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,013 |
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 ».