Nature and severity of physical harm caused by child abuse and neglect: results from the Canadian Incidence Study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite growing public concern about child maltreatment, the scope and severity of this significant public health issue remains poorly understood. This article examines the nature and severity of the physical harm associated with reports of child maltreatment documented in the Canadian Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect (CIS). METHODS: The CIS collected information directly from child welfare investigators about cases of reported child abuse or neglect. A multistage sampling design was used to track child-maltreatment investigations conducted at selected sites from October to December 1998. The analyses were based on the sample of 3780 cases in which child maltreatment was substantiated. RESULTS: Some type of physical harm was documented in 18% of substantiated cases; most of these involved bruises, cuts and scrapes. In 4% of substantiated cases, harm was severe enough to require medical attention, and in less than 1% of substantiated cases, medical attention was sought for broken bones or head trauma. Harm was noted most often in cases of physical abuse compared to other forms of maltreatment. INTERPRETATION: Rates of physical harm were lower than expected. Current emphasis on mandatory reporting, abuse investigations and risk assessment may need to be tempered for cases in which physical harm is not the central concern.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».