A review of recent analyses of the Canadian Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect (CIS)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective of this analysis is to identify, assess the quality and summarize the findings of peer-reviewed articles that used data from the Canadian Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect (CIS) published since November 2011 and data from provincial oversamples of the CIS as well as to illustrate evolving uses of these datasets. METHODS: Articles were identified from the Public Health Agency of Canada's data request records tracking access to CIS data and publications produced from that data. At least two raters independently reviewed and appraised the quality of each article. RESULTS: A total of 32 articles were included. Common strengths of articles included clearly stated research aims, appropriate control variables and analyses, sufficient sample sizes, appropriate conclusions and relevance to practice or policy. Common problem areas of articles included unclear definitions for variables and inclusion criteria of cases. Articles frequently measured the associations between maltreatment, child, caregiver, household and agency/referral characteristics and investigative outcomes such as opening cases for ongoing services and placement. CONCLUSION: Articles using CIS data were rated positively on most quality indicators. Researchers have recently focussed on inadequately studied categories of maltreatment (exposure to intimate partner violence [IPV]), neglect and emotional maltreatment) and examined factors specific to First Nations children. Data from the CIS oversamples have been underutilized. The use of multivariate analysis techniques has increased.
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 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 | 0,010 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».