The NICHD protocol: a review of an internationally-used evidence-based tool for training child forensic interviewers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to review an evidence-based tool for training child forensic interviewers called the National Institute of Child Health and Human Development Protocol (NICHD Protocol), with a specific focus on how the Protocol is being adapted in various countries. Design/methodology/approach – The authors include international contributions from experienced trainers, practitioners, and scientists, who are already using the Protocol or whose national or regional procedures have been directly influenced by the NICHD Protocol research (Canada, Finland, Israel, Japan, Korea, Norway, Portugal, Scotland, and USA). Throughout the review, these experts comment on: how and when the Protocol was adopted in their country; who uses it; training procedures; challenges to implementation and translation; and other pertinent aspects. The authors aim to further promote good interviewing practice by sharing the experiences of these international experts. Findings – The NICHD Protocol can be easily incorporated into existing training programs worldwide and is available for free. It was originally developed in English and Hebrew and is available in several other languages. Originality/value – This paper reviews an evidence-based tool for training child forensic interviewers called the NICHD Protocol. It has been extensively studied and reviewed over the past 20 years. This paper is unique in that it brings together practitioners who are actually responsible for training forensic interviewers and conducting forensic interviews from all around the world.
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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 | 0,334 | 0,524 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
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 ».