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Enregistrement W2684465229 · doi:10.1093/bjsw/bcx102

Trends in Child Protection Across the UK: A Comparative Analysis

2017· article· en· W2684465229 sur OpenAlexaboutno aff
Lisa Bunting, Claire McCartan, Janice McGhee, Paul Bywaters, Brigid Daniel, Brid Featherstone, Tom Slater

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Social Work · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNuffield Foundation
Mots-clésChild protectionNorthern irelandLegislaturePsychological interventionWelfareQuarter (Canadian coin)International comparisonsGeographyPolitical scienceDemographyPsychologyEconomic growthSociologyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although numerous international studies point to large variations in child welfare interventions, comparative analysis has tended to focus either solely on England or the UK as a whole, discounting differences across the four UK countries. This paper compares trends in national statistics relating to the operation of child protection systems across England, Scotland, Wales and Northern Ireland between 2004/05 and 2013/14. Despite a number of legislative, operational and definitional differences between nations, a number of trends are apparent. All systems show an increasing orientation towards child protection as evidenced by rising rates of child protection investigation and children subject to child protection planning. Increasingly, this relates to emotional abuse and involves younger children aged from birth to four years. However, the way cases are processed can differ, with only one in ten referrals resulting in a child protection investigation in Northern Ireland compared to one in five in England. Potential reasons for these differences are discussed and questions raised as to why, more than a quarter-century after the introduction of the 1989 Children Act, we still have no clear picture of the circumstances of families who come into contact with social services or the services provided to support them.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,018
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeObservationnel
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

Citations44
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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