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Enregistrement W2754721231 · doi:10.3138/cjccj.2017-0008

A Nationwide Survey of Child Interviewing Practices in Canada

2017· article· en· W2754721231 sur OpenAlexaffvenueabout
Sonja P. Brubacher, Kim P. Roberts, Barry S. Cooper, Heather L. Price, Lynn Barry, McKenzie Vanderloon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityThompson Rivers UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterviewWitnessVariety (cybernetics)Consistency (knowledge bases)Medical educationPsychologyPerceptionTraining (meteorology)Applied psychologyMedicinePolitical scienceLawGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of the present study was to create professional awareness about the degree of consensus and consistency in the interview techniques that ultimately influence child victims' experiences and progression through the legal system in Canada. We surveyed 200 professionals who interview children in Canada about the guidelines and techniques they use, their perceptions of their training and interviewing arrangements, and the needs and challenges they face in daily practice. Results revealed a wide variety of practices in use across the country, and differences in length of training and who provided it. Police and child protection workers tended to differ on their satisfaction with interviewing arrangements. Commonalities were observed across organizations and locales in that most interviewers could readily identify challenges in talking to vulnerable witnesses and desires for additional training (e.g., greater topic breadth and regular follow-ups). Responses revealed awareness of contemporary research, as well as pockets of more traditional thinking, about child witness capabilities and interviewing techniques. Although variety in interviewing guidelines and training providers is not necessarily problematic, the development of a single nationwide policy on the core components of vulnerable witness interviewing, to which training programs must adhere, could have particular value.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,156 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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