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Enregistrement W2283480238 · doi:10.14288/1.0098004

An environmental level analysis of economic correlates of child abuse in the Lower Mainland

2010· article· en· W2283480238 sur OpenAlexaboutno aff
Paul J. May

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographySocioeconomicsPsychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The question of the etiology of child abuse has received growing research attention since the early 60's. This attention has moved from a strictly individual psychopathology focus to a more systemic, environmental perspective. The determination of significant correlates of child abuse, in view of this dichotomy, holds very important policy and intervention implications. This is because as the importance of environmental factors rises, so does the "depth" or systemic nature of the intervention required. The environmental model proposes that abusive behaviour is not only a function of an individual's psychological makeup. In addition, factors outside the individual are thought to be critical components in the abuse phenomenon. These factors are a part of the social environment of the individual and thus impinge upon all individuals who live in that environment. Research into environmental correlates of child abuse is still at an early phase of development. The works of James Garbarino, Blair and Rita Justice, and Ralph Catalano, David Dooley, et al. have made progress in identifying possible significant systemic correlates, in tentative connective hypotheses, and in research approaches. Garbarino, and Catalano, Dooley, et al have focused on various community-level features of economic climate. The Justices' have focused on the importance of high levels of stress in inducing abusive behaviour. However, this work has all pertained to the American environment. There are no studies which have started replicating their seminal work in Canada. The present study does precisely this. This study tests for the existence of an association between selected correlates of the economy's ability to provide jobs and the incidence of child abuse. The selected correlates of the economy are the size of the labour force and the unemployment rate in the Greater Vancouver Metropolitan area, and the rate of income assistance receipt by employable persons for a subset of municipalities found within the Greater Vancouver Metropolitan area. These variables are aggregate monthly totals. They are correlated with a monthly incidence rate of child abuse reports drawn from the same geographical area as the income assistance statistics. The ability of a community to provide jobs is a significant feature of a community's environment, and one which may create general stress. Thus, a significant correlation was expected. The series' were manipulated using the ARIMA method of time series analysis in order to remove regular, patterned behaviour in the series'. The "prewhitened" series' were then regressed from a twelve month lead through to a twelve month lag interval. This resulted in 300 correlations. The findings were very conservative, with only 13 significant correlations. The interpretation of this was based on patterns of correlation, consistency across lags and between similar variables. There did not appear to be any consistency in the significant findings. However, regression of unprewhitened series' showed very significant correlations. This lead the researcher to the conclusion that the modelling process removed whatever features were producing the correlation. This suggests, due to the nature of the modelling process, that some regular or very subtle pattern occurs within both the economic series' and the child abuse series'. Further research is needed to determine the nature of this pattern, and the degree of actual correlation it indicates, as opposed to a simple third variable explanation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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