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Enregistrement W2122617938 · doi:10.1111/j.1468-0009.2007.00490.x

Development of a Policy‐Relevant Child Maltreatment Research Strategy

2007· review· en· W2122617938 sur OpenAlexafffundabout
Harriet L. MacMillan, Ellen Jamieson, C. Nadine Wathen, Michael H. Boyle, Christine A. Walsh, John D. Omura, Jason Walker, GREGORY LODENQUAI

Notice bibliographique

RevueMilbank Quarterly · 2007
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at Chapel HillUniversity of TorontoMedical Research Council CanadaMcGill UniversityCanadian Institutes of Health ResearchJohn Jay College of Criminal JusticeUniversity of RochesterMedical Research CouncilU.S. Department of Justice
Mots-clésScope (computer science)Intervention (counseling)Economic JusticePolitical scienceChild abusePsychologyWork (physics)Human factors and ergonomicsPoison controlPublic relationsMedicinePsychiatryMedical emergencyEngineeringComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Child maltreatment is associated with a huge burden of suffering, yet there are serious gaps in knowledge about its epidemiology and approaches to intervention. This article describes the development of a proposed national research framework in child maltreatment, as requested by the Department of Justice, Canada, based on (1) a review of the literature, (2) consultation with experts, and (3) application of evaluation criteria for considering research priorities. The article identifies gaps in knowledge about child maltreatment in Canada and proposes a research agenda to make evidence-based policy decisions more likely. Although this work was driven by gaps in Canada's knowledge about child maltreatment, the international scope of the review and consultation process could make the findings useful to broader research and policy audiences.

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)0,088
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0880,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0130,010
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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