Substantiation as a Multitier Process: The Results of a NIS-3 Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies on child maltreatment reporting have focused mainly on one level of substantiation. This article analyzes factors influencing the multitiered substantiation process. METHOD: The 1993 Third National Incidence Study (NIS-3) data of substantiated and non-substantiated reported incidents (N=7,263) of maltreatment were analyzed. Substantiation was classified into three categories: unfounded, indicated, and founded. Independent variables included demographic characteristics, case-processing variables, and maltreatment characteristics. DATA ANALYSIS: Bivariate and multiple logistic regression (MLR) analyses were calculated to determine whether demographic and case processing variables predicted unfounded or founded/indicated dispositions. Second-level analysis examined demographic, case processing, and maltreatment characteristics as predictors of founded or indicated status. RESULTS: These results showed that 60.2% of CPS investigations conducted were evaluated as unfounded, about 22% were categorized as founded, and 17% were classified as indicated. In the MLR analysis for the first level of substantiation, case processing variables were highly significant predictors of founded/indicated status. In the second-level substantiation MLR model, cases in the mid-range income level (dollars 15,000-29,999) had a lower probability (adjusted OR = .58, p = .02) of being founded than those of less than dollars 15,000, and reports involving Hispanic children (OR = 3.04, p = .05) were more likely than the "all other" race-ethnic social classification to have been substantiated as founded. CONCLUSIONS: This analysis of NIS-3 data suggests that a three-tiered rather than a two-tiered system is a more accurate representation of the CPS substantiation process. Further analysis of substantiation patterns is required to provide a basis for developing more effective investigation systems.
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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 | 0,031 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».