The Effects of Socioeconomic Vulnerability, Psychosocial Services, and Social Service Spending on Family Reunification: A Multilevel Longitudinal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Socio-environmental factors such as poverty, psychosocial services, and social services spending all could influence the challenges faced by vulnerable families. This paper examines the extent to which socioeconomic vulnerability, psychosocial service consultations, and preventative social services spending impacts the reunification for children placed in out-of-home care. This study uses a multilevel longitudinal research design that draws data from three sources: (1) longitudinal administrative data from Quebec’s child protection agencies; (2) 2006 and 2011 Canadian Census data; and, (3) intra-province health and social services data. The final data set included all children (N = 39,882) placed in out-of-home care for the first time between 1 April 2002 and 31 March 2013, and followed from their initial out-of-home placement. Multilevel hazard results indicate that socioeconomic vulnerability, controlling for psychosocial services and social services spending, contributes to the decreased likelihood of reunification. Specifically, socioeconomic vulnerability, psychosocial services, and social services spending account for 24.0% of the variation in jurisdictional reunification for younger children less than 5 years of age, 12.5% for children age 5 to 11 years and 21.4% for older children age 12 to 17 years. These findings have implications for decision makers, funding agencies, and child protection agencies to improve jurisdictional resources to reduce the socioeconomic vulnerabilities of reunifying families.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».