Best Practices for Interviewing Children with Intellectual Disabilities in Maltreatment Cases
Notice bibliographique
Résumé
Globally, children with intellectual disabilities are at an increased risk of being victims of maltreatment compared to those without disabilities. Among the children who do disclose the abuse, limitations with communication and working memory can result in their allegation being perceived as not credible. There are several evidence-based interviewing methods available to interviewers for improving the accuracy and amount of detail in children’s testimonies, such as free-recall and cognitive load questioning. In general, these interviewing methods have been developed and tested with typically developing populations, and do not take into consideration the needs of children with intellectual disabilities. Further, there is very little empirical work to guide forensic interviews with intellectually disabled populations, despite there being a great need for such strategies. To address this notable gap in the literature, the current article reviews the contemporary literature on forensic interviewing to identify the best methods for questioning children with intellectual disabilities in maltreatment cases. Adaptations to the commonly used forensic interviewing techniques, including verbal, nonverbal, and repeated questioning strategies, are proposed that address the unique developmental, social, and emotional needs of this population. Furthermore, a series of recommendations are provided to enhance the limited forensic interviewing research with this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».