Notice bibliographique
Résumé
Child sexual abuse is a common and devastating problem affecting as many as 15 to 30% of girls. Perpetrators of child sexual abuse are more likely to be male; most often someone known to the child. It is now well established that child sexual abuse is a non-specific risk factor for both internalizing and externalizing disorders in girls and adult women, and is associated with neurobiological dysregulation in both childhood and adulthood. Children’s exposure to sexual abuse continues to be underrecognized and underdetected. Generally, sexual abuse of a child is detected when a child discloses to another person. A comprehensive assessment is the first step in determining the treatment needs for a child who has been sexually abused and should include evaluation of risk for recurrence, as well as the child’s behavioral, emotional and cognitive functioning and the family environment, including level of support. Cognitive-behavioral therapy for sexually abused children with symptoms of posttraumatic stress disorder (PTSD) shows the best evidence for reducing subsequent impairment; however, it is important to consider the child’s context and risk of recurrence when determining treatment needs. Although the main focus of sexual abuse prevention has been on education programs aimed at children, and offender management, it remains unknown whether such programs actually prevent child sexual abuse. Most information about sexual abuse of girls is based on studies from high-income countries; further research is needed to improve our understanding of child sexual abuse experienced by children in low and middle-income countries and global strategies for prevention.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,004 |
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 ».