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Enregistrement W2045350654 · doi:10.1080/08946566.2013.792104

A Systematic Evaluation of a Multidisciplinary Social Work–Lawyer Elder Mistreatment Intervention Model

2013· article· en· W2045350654 sur OpenAlexaff
Victoria M. Rizzo, David Burnes, Amy Chalfy

Notice bibliographique

RevueJournal of Elder Abuse & Neglect · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachElder abuseIntervention (counseling)Social workBivariate analysisFidelityLogistic regressionMedicinePsychologyPoison controlHuman factors and ergonomicsNursingEnvironmental healthEngineeringSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study introduces a conceptually based, systematic evaluation process employing multivariate techniques to evaluate a multidisciplinary social work-lawyer intervention model (JASA-LEAP). Logistic regression analyses were used with a random sample of case records (n = 250) from three intervention sites. Client retention, program fidelity, and exposure to multidisciplinary services were significantly related to reduction in mistreatment risk at case closure. Female gender, married status, and living with perpetrator significantly predicted unfavorable outcomes. This study extends the elder mistreatment program evaluation literature beyond descriptive/bivariate evaluation strategies. Findings suggest that a multidisciplinary social work-lawyer elder mistreatment intervention model is a successful approach.

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)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations52
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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