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Enregistrement W2155978664 · doi:10.1186/1753-2000-7-22

Lessons learned from child sexual abuse research: prevalence, outcomes, and preventive strategies

2013· article· en· W2155978664 sur OpenAlexaff
Delphine Collin‐Vézina, Isabelle Daigneault, Martine Hébert

Notice bibliographique

RevueChild and Adolescent Psychiatry and Mental Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMental healthChild and adolescent psychiatryForensic psychiatryEthnic groupSexual abuseMedicineChild sexual abusePsychiatrySocioeconomic statusAffect (linguistics)PsychologyCriminologyPoison controlSuicide preventionPolitical scienceMedical emergencyEnvironmental healthPopulationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although child sexual abuse (CSA) is recognized as a serious violation of human well-being and of the law, no community has yet developed mechanisms that ensure that none of their youth will be sexually abused. CSA is, sadly, an international problem of great magnitude that can affect children of all ages, sexes, races, ethnicities, and socioeconomic classes. Upon invitation, this current publication aims at providing a brief overview of a few lessons we have learned from CSA scholarly research as to heighten awareness of mental health professionals on this utmost important and widespread social problem. This overview will focus on the prevalence of CSA, the associated mental health outcomes, and the preventive strategies to prevent CSA from happening in the first place.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,017
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
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

Citations276
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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