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Enregistrement W2618511904 · doi:10.7202/1039795ar

Étude sur les changements apportés aux processus de traitement des cas d’agression sexuelle1

2017· article· fr· W2618511904 sur OpenAlexaffvenueabout
David Serra da Silva, Delphine Collin‐Vézina, Florence Dubois

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2017
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectif : Cette étude vise à analyser le processus de traitement des signalements d’agression sexuelle sur des mineurs (ASM) par les services de protection de l’enfance (SPE) dans le but de comprendre son rôle dans la baisse récente des cas confirmés d’AS. Méthodologie : Une base de données composée de 53 848 cas d’enfants signalés aux SPE du Québec (Canada), de 2002 à 2013, a été utilisée afin de déterminer le rôle des caractéristiques de l’enfant, des caractéristiques administratives et de la date du signalement sur la décision de retenir le dossier à des fins d’évaluation. Résultats : Les analyses de régression logistique montrent que : 1) les signalements d’AS étaient plus susceptibles d’être examinés lorsque l’enfant était plus jeune ; 2) les caractéristiques administratives expliquent une part importante des décisions de rétention ; 3) plus importants encore que tout autre facteur, les signalements reçus avant l’amendement en 2007 de la Loi sur la protection de la jeunesse étaient plus susceptibles d’être retenus à des fins d’évaluation que ceux reçus après l’amendement. Ces variables ont prédit 71,2 % des signalements retenus et 65,9 % des signalements non retenus. Conclusion : Ces résultats montrent que la baisse récente de l’incidence d’AS peut être attribuée aux changements apportés aux politiques et aux pratiques dans le processus de traitement des signalements, réduisant ainsi la probabilité que les signalements soient évalués.

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)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,546
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,092 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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