MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2524596148 · doi:10.1080/08946566.2016.1240053

State of the science on prevention of elder abuse and lessons learned from child abuse and domestic violence prevention: Toward a conceptual framework for research

2016· review· en· W2524596148 sur OpenAlexaff
Jeanne A. Teresi, David Burnes, Elizabeth A. Skowron, Mary Ann Dutton, Laura Mosqueda, Mark S. Lachs, Karl Pillemer

Notice bibliographique

RevueJournal of Elder Abuse & Neglect · 2016
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensUniversity of TorontoBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésElder abuseDomestic violencePrevention sciencePsychologySuicide preventionPoison controlHuman factors and ergonomicsChild abuseConceptual frameworkInjury preventionOccupational safety and healthClinical psychologyPsychiatryMedicineMedical emergencySociologyIntervention (counseling)Social science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this review is to discuss the state of the science in elder abuse prevention. Findings from evidence-based programs to reduce elder abuse are discussed, drawing from findings and insights from evidence-based programs for child maltreatment and domestic/intimate partner violence. A conceptual measurement model for the study of elder abuse is presented and linked to possible measures of risk factors and outcomes. Advances in neuroscience in child maltreatment and novel measurement strategies for outcome assessment are presented.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations49
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Elder Abuse & NeglectMême sujetElder Abuse and NeglectTravaux en français237 207