Examining the Impact of Policy and Legislation on the Identification of Neglect in Ontario: Trends Over-Time
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Reported neglect investigations were compared across a 20-year time \nframe using data from the five cycles of the Ontario Incidence Study of Reported Child \nAbuse and Neglect (OIS-1993 to 2013) in order to discuss the impact of significant policy \nchanges on the Ontario child welfare system’s response to child neglect. \nMethods: Each OIS cycle used a multi-stage sampling design. A representative sample \nwas selected from all mandated child welfare organizations. Cases were selected over a \nthree-month period and then weighted to produce provincial estimates. The information \nwas collected directly from child welfare workers at the conclusion of the investigation \nusing a three-page data collection instrument. \nResults: Changes in rates of reported neglect vary by form but overall there has been \na significant increase in reported neglect in Ontario since 1993. There was a decline in \ninvestigations involving permitting criminal behaviour, which was the most investigated \nform of neglect in 1993 and least investigated in 2013. Physical and medical neglect \nincreased dramatically between 1998 and 2003. Transfers to ongoing services for neglect \ninvestigations remained relatively stable despite the doubling of neglect investigations. \nConclusion and Implications: Transfer to ongoing services did not increase consistently \nwith the investigation rate. This could be reflecting a significant resource gap, whereby \nthe number of children and families receiving ongoing child welfare services is \ndetermined by capacity rather than need or it could mean that referral processes are mistakenly identifying situations that do not need child welfare services. Further analysis \nis required to understand these trends.
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 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) | 0,002 | 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 ».