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Enregistrement W3011553104 · doi:10.1111/cfs.12755

Factors associated with the decision to investigate child protective services referrals: A systematic review

2020· review· en· W3011553104 sur OpenAlexaffabout
Jeri Damman, Michelle Johnson‐Motoyama, Susan Wells, Kelly Harrington

Notice bibliographique

RevueChild & Family Social Work · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)PsychologySystematic reviewQuality (philosophy)Applied psychologyMedicineMEDLINEComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Limited resources for child protection create challenging decision situations for child protective services (CPS) workers at the point of intake. A body of research has examined the factors associated with worker decisions and processes using a variety of methodological approaches to gain knowledge on decision‐making. However, few attempts have been made to systematically review this literature. As part of a larger project on decision‐making at intake, this systematic review addressed the question of the factors associated with worker decisions to investigate alleged maltreatment referrals. Quantitative studies that examined factors associated with screening decisions in CPS practice settings were included in the review. Database and other search methods were used to identify research published in English over a 35‐year period (1980–2015). Of 1,147 identified sources, 18 studies were selected for full data extraction. The studies were conducted in the United States, Canada, and Sweden and varied in methodological quality. Most studies examined case factors with few studies examining other domains. To inform CPS policy and practice, additional research is needed to examine the relationships between decision‐making factors and case outcomes. Greater attention needs to be given to the organizational and external factors that influence decision‐making.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0130,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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