A survey of the 16 Canadian child and youth protection programs: A threadbare patchwork quilt
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Child abuse and neglect (CAN) represents an international public health and societal problem, the extent and nature of which are inadequately understood. Child and youth protection programs (CYPPs), based in 16 Canadian paediatric academic health science centres, identify, manage, treat and prevent cases of CAN. OBJECTIVES: To ascertain the structure, resources and functioning of Canadian CYPPs. METHODS: Telephone interviews were conducted with the directors of the 16 CYPPs. RESULTS: Full-time equivalent staffing ranged from 0.25 to 18.7 people. All programs were staffed with physicians. The majority of programs had social workers (14 of 16) and administrative staff (12 of 16), while fewer programs had a dedicated nurse (nine of 16) or psychologists (six of 16). All CYPPs provided medical examinations and psychosocial assessments, consultation and coordination of CAN cases within the hospital and with community professionals, expert medico-legal opinions and representation in court, and hospital in-service and community outreach education and advocacy. Nine centres participated in regular multi-agency reviews of cases. Fourteen centres had specialized teams for acute sexual assault. Academic activities include lectures to medical students (16 of 16), undergraduate clinical electives (11 of 16), mandatory clinical rotations for paediatric residents (10 of 16) and/or electives (15 of 16), a fellowship (one of 16) and research on CAN-related issues (11 of 16). CAN documentation was inconsistent and limited, underestimating the number of cases assessed within the CYPPs. CONCLUSION: CYPPs appear to need further resources to care for maltreated children and their families. A national, standardized database to document CAN cases would aid in the allocation of resources to help develop policies and programs that effectively address the needs of CAN victims and their families, and to prevent CAN.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».