Mothering and child protection practice: rethinking risk assessment
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, across North America and the UK, child protective service agencies have increasingly begun to rely on bureaucratic, technocratic, and regulatory mechanisms for detecting and managing abuse and neglect. Coupled with a shift from concern for the general social welfare of children to a heightened preoccupation with risk or dangerousness to children, risk assessment systems are becoming integral to child protection practice. Though risk assessment systems aim to enhance the effectiveness of child protection investigations and service provision, as well as filter out high risk cases from the rest, such systems may foster and reproduce often concealed relations of gender, race, and class. This paper presents a review of the risk assessment trend in child welfare, its general objectives, and some criticisms raised to date. Through a feminist analysis of the social construction of mothering, we re‐examine risk assessment. We argue that the risk assessment trend has the potential to entrench oppressive relations of gender, race, and class in child welfare practice with mothers. We suggest that an approach to risk assessment which incorporates a ‘mothering narrative’ might offer a more thorough evaluation of the conditions that shape the context within which risk to children emerges.
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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 | 0,047 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,077 |
| Communication savante | 0,021 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».