Examen d’analyses récentes portant sur l’Étude canadienne sur l'incidence des signalements de cas de violence et de négligence envers les enfants (ECI)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Cette analyse a comme objectif de rassembler les articles évalués par les pairs utilisant des données tirées de l’Étude canadienne sur l’incidence des signalements de cas de violence et de négligence envers les enfants (ECI) publiées depuis novembre 2011 ainsi que des suréchantillons provinciaux de l’ECI, d’évaluer la qualité de leurs conclusions, de les synthétiser et de faire le bilan des variations dans l’utilisation de ces données. Méthodologie Nous avons sélectionné les articles au moyen du suivi des demandes d’accès aux données de l’ECI effectué par l’Agence de la santé publique du Canada et au suivi des publications produites au moyen de ces données. Deux évaluateurs au moins ont examiné de façon indépendante les articles et en ont évalué la qualité. Résultats Nous avons conservé 32 articles. Leurs points forts étaient en général les suivants : objectifs de recherche clairement établis, variables de contrôle appropriées, analyses pertinentes, taille de l’échantillon suffisante, conclusions pertinentes et utilité pour les pratiques et politiques. Leur point problématique était le plus souvent une définition floue des variables et des critères d’inclusion des cas. La plupart du temps, les articles mesuraient les associations entre les caractéristiques des mauvais traitements et celles des enfants, des pourvoyeurs de soins, du ménage et de l’organisme ou de la personne à l’origine du signalement et ils s’intéressaient aux conséquences des signalements, par exemple l’ouverture d’un dossier pour une prestation continue de services ou le placement. Conclusion Les articles utilisant des données de l’ECI ont obtenu des scores positifs pour la plupart des indicateurs de qualité. Dans leurs analyses les plus récentes, les chercheurs se sont concentrés sur les catégories de maltraitance insuffisamment étudiées jusqu’ici (exposition à la violence conjugale, négligence et violence psychologique) et ont étudié les facteurs spécifiques touchant les enfants des Premières Nations. Les données des suréchantillons de l’ECI ont été sous-utilisées. L’utilisation de techniques d’analyse multivariée a augmenté.
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 | 0,103 | 0,337 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».