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Enregistrement W3013215633 · doi:10.1177/1077559520910806

Child Maltreatment Investigations in Canada: Main and Moderating Effects of Primary Caregiver Cognitive Impairment

2020· article· en· W3013215633 sur OpenAlexafffundabout
David McConnell, Marjorie Aunos, Laura Pacheco, Maurice A. Feldman

Notice bibliographique

RevueChild Maltreatment · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensBrock UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesPolicyWise for Children and Families
Mots-clésNeglectChild protectionPrimary caregiverCognitive impairmentCognitionChild abusePsychologyMedicinePoison controlInjury preventionHuman factors and ergonomicsGovernment (linguistics)Clinical psychologyPsychiatryDevelopmental psychologyMedical emergencyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children of parents with cognitive impairment are overrepresented in the child protection system (CPS). The aim of this study was to examine the relationship between primary caregiver cognitive impairment (CCI) and CPS investigation outcomes using the Canadian Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect (CIS-2008). The CIS-2008 includes process and outcomes data on a national sample of CPS investigations involving a total of 15,980 children under the age of 16 years. This secondary data analysis found that primary CCI was noted in 6.3% of all investigations. When primary CCI was noted, investigations were 3-4 times more likely to result in child removal and court action. The results further suggest that some case characteristics, including case history variables, are weighted differently in decision making depending on whether or not primary CCI is indicated. A systematic, national strategy is needed to build capacity in government and community sectors for the provision of research-informed child and youth protection and family support services for these parents and their children.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations46
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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