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Enregistrement W2043426589 · doi:10.1177/1049731510368050

Confidence and Professional Judgment in Assessing Children’s Risk of Abuse

2010· article· en· W2043426589 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueResearch on Social Work Practice · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensThe Wilson CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyRisk assessmentContext (archaeology)Reliability (semiconductor)WelfareConfidence intervalClinical psychologyApplied psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Child welfare agencies have moved toward standardized risk assessment measures to improve the reliability with which child’s risk of abuse is predicted. Nevertheless, these tools require a degree of subjective judgment. Research to date has not substantially investigated the influence of specific context and worker characteristics on professional judgment in the use of risk assessment measures. Method: This research utilized standardized patients performing in scenarios to depict typical child welfare cases. Ninety-six workers interviewed two ‘‘families,’’ completed risk assessment measures, and then participated in interviews regarding their subjective views of their decision making and performance. Results: There was considerable variability in risk appraisals. Confidence in risk assessment performance was related to age, acute level of stress, and the worker’s perceived ability to engage family members. Confidence in risk assessment was further related to case variables. Confidence was not related to level of risk assessed. Conclusion: The variation in risk assessment appraisals in this study, despite at times high rates of worker confidence in their appraisals, speaks to the need for ongoing consultation and increased decision support strategies even among highly skilled and trained workers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,393 · 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