Examining the Relationship between Economic Hardship and Child Maltreatment Using Data from the Ontario Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect-2013 (OIS-2013)
Notice bibliographique
Résumé
There is strong evidence that poverty and economic disadvantage are associated with child maltreatment; however, research in this area is underdeveloped in Canada. The purpose of this paper is to examine the relationship between economic hardship and maltreatment for families and children identified to the Ontario child protection system for a maltreatment concern. Secondary analyses of the Ontario Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect-2013 (OIS-2013) were conducted. The OIS-2013 examines the incidence of reported maltreatment and the characteristics of children and families investigated by child welfare authorities in Ontario in 2013. Descriptive and bivariate chi-square analyses were conducted in addition to a logistic regression predicting the substantiation of maltreatment. In 9% of investigations, the household had run out of money for food, housing, and/or utilities in the past 6 months. Children in these households were more likely to have developmental concerns, academic difficulties, and caregivers with mental health concerns and substance use issues. Controlling for key clinical and case characteristics, children living in families facing economic hardship were almost 2 times more likely to be involved in a substantiated maltreatment investigation (OR = 1.91, p < 0.001). The implications in regard to future research and promoting resilience are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».