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Enregistrement W2899647776 · doi:10.1080/09540261.2018.1541872

Primary and secondary prevention of child sexual abuse

2019· review· en· W2899647776 sur OpenAlexaff
Natasha Knack, Belinda Winder, Lisa Murphy, J. Paul Fedoroff

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Psychiatry · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of OttawaMental Health Research Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChild sexual abusePsychological interventionCriminal justiceMedicineSexual abuseEconomic JusticePrimary preventionSecondary preventionPublic healthPsychologySuicide preventionPsychiatryCriminologyPoison controlNursingMedical emergencyPolitical scienceDiseaseLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high prevalence rates and numerous consequences associated with child sexual abuse makes preventing these offences a societal priority. Prevention strategies have traditionally involved only tertiary interventions, implemented by the criminal justice system after an offence has occurred. More recently, some have argued for a public health approach to preventing child sexual abuse, which includes interventions at the primary and secondary levels. Secondary prevention aims to provide treatment and support to those at-risk of sexually offending before any involvement with the legal system. Increased demand for secondary prevention services and early results from current initiatives demonstrate that at-risk individuals are willing to seek treatment without external pressure from the legal system, and often report numerous treatment-related benefits. These findings support the need for widespread implementation of primary and secondary prevention initiatives. The safety of children requires that society stops merely reacting to sexual offences, and instead begins implementing proactive evidence-based strategies that can prevent even initial incidents of child sexual abuse. This article explores some of the many benefits and barriers associated with primary and secondary prevention, as well as strategies for overcoming these barriers. Recommendations for the development and implementation of prevention initiatives are also included.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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