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Enregistrement W1917490651 · doi:10.18357//ijcyfs.andersenma.542014

BEGINNING TO UNDERSTAND THE ECONOMIC COSTS OF CHILDREN’S EXPOSURE TO INTIMATE PARTNER VIOLENCE

2014· article· en· W1917490651 sur OpenAlexaffabout
Martin A. Andresen, Shannon J. Linning

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceEconomic costPoison controlCohortSuicide preventionEnvironmental healthOccupational safety and healthPsychologyDemographyCriminologyMedicineEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intimate partner violence comprises 37% of violent crime in Canada, imposing significant economic costs on society. Childhood exposure to intimate partner violence is a well-documented phenomenon, but the resulting costs are less understood. Some research has found that children exposed to intimate partner violence are at a greater risk of developing health and behavioural problems that potentially impact these children as well as society as a whole. However, there is no known estimate of the economic costs of this exposure to intimate partner violence. In this paper, we develop a simple model to estimate these costs. We estimate that each year there are approximately 125,000 new children exposed to intimate partner violence generating a yearly economic cost to society of $759 million for that one cohort of children in Canada. Over a period of 10 years, this one cohort would impose an economic cost of $7.0 billion, and this is substantially underestimated because it does not include the new sets of children exposed to intimate partner violence each year. As such, the potential for societal economic cost savings resulting from the prevention of intimate partner violence is significant.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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