Facteurs associés à la décision d’entreprendre des poursuites criminelles à la suite d’un signalement pour abus sexuel ou physique envers un enfant
Notice bibliographique
Résumé
L'Étude ontarienne sur l'incidence des mauvais traitements (ÉOI) est une des premières études examinant en détails les caractéristiques des cas d'abus physique (N = 1 003) et d'abus sexuel (N = 577) signalés aux services de protection de l'enfance. Les abus sexuels se caractérisent par le fait que 16 % concernent des relations sexuelles ou des tentatives et 56 % des attouchements sexuels. Les principaux agresseurs présumés sont une figure paternelle (34 %), un membre de la famille autre que le parent (24 %) ou une connaissance de la famille (23 %). Près des deux tiers des situations d'abus physique concernent des problèmes de discipline (65 %), des blessures physiques sont notées dans 27 % des cas, et les figures parentales représentent la très grande majorité des agresseurs présumés (92 %). Des poursuites criminelles ont été entamées dans 15 % des cas d'abus sexuel et dans 5 % des cas d'abus physique. Quatre facteurs se sont avérés associés aux décisions d'entamer des poursuites pénales dans les cas d'abus sexuel : la nature des abus sexuels (les cas de relations sexuelles ayant la plus grande probabilité de mener à des poursuites), la nature des séquelles, l'âge de l'enfant signalé (les poursuites étant plus probables pour les victimes plus âgées) et la source du signalement. Trois facteurs étaient associés aux décisions d'engager des poursuites pénales à la suite d'évaluations d'abus physique : la présence de blessures, la source du signalement et la région de la province où s'est déroulée l'enquête.
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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».