MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2180953557 · doi:10.1080/15548732.2015.1065781

Making Choices: Adoption Seekers’ Preferences and Available Children with Special Needs

2015· article· en· W2180953557 sur OpenAlexaff
Philip Burge, Noelle Burke, Erin Meiklejohn, Dianne Groll

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Child Welfare · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSiblingAgency (philosophy)Special needsGovernment (linguistics)PsychologySeekersClinical psychologyMedicinePsychiatryDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most children available from public adoption agencies are children with special needs, such as disabilities. This pilot study on the child profile preferences of 5830 adults registered with province-wide adoption agency found that those who were most open to considering children with special needs had been formally seeking to adopt for some time and had completed government-required SAFE assessments and training. Most preferred younger children, and half would consider sibling groups. Between 43% to 60% indicated willingness to consider adopting children with degrees of learning disabilities, emotional behavioral disorders, and physical disabilities, although the willing proportion decreased as the level of each disability's specified impact progressed from “mild” to “moderate” to “severe.” Most preferred, among 20 categories of available children's possible exposures and health diagnoses, were past abuse exposures versus diagnosed disabilities or enduring conditions. Possible explanations for these findings and their implications are explored and ideas for further research proposed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Public Child WelfareMême sujetChild Welfare and AdoptionTravaux en français237 207