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Enregistrement W3016191981 · doi:10.1177/1524838020915622

Community Change Programs for Children and Youth At-Risk: A Review of Lessons Learned

2020· review· en· W3016191981 sur OpenAlexaboutno aff
Daphna Gross‐Manos, Ayala Cohen, Jill E. Korbin

Notice bibliographique

RevueTrauma Violence & Abuse · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsGovernment (linguistics)Psychological interventionContext (archaeology)Youth workNeglectPolitical sciencePrivate sectorEconomic growthBusinessMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The significant role of the community in the lives of children and youth at-risk has become increasingly clear to social work academics and professionals over the last three decades. Alongside the more traditional individual and family responses, community interventions have been designed to catalyze change in the environment of children and youth at-risk and supply holistic and sustainable responses to their needs. Ten such community intervention programs were identified from the United States, Australia, Canada, and Israel. Most employed the community development model, focused on developing leadership and social capital (improving community networking) and advancing coordination between the organizations and sectors in the field of risk among children and youth. The diverse programs reviewed focused both on at-risk children and youth in general or specifically on child abuse and neglect. The programs originated from different health, education, and welfare disciplines and sponsoring authorities. The majority were funded originally by private foundations; however, government involvement was significant, particularly in the adoption and support of initiatives after their development. The current analysis of the programs refers to core issues that arose from the review: professional orientation, main target unit, main initiator, and research and evaluation. Analysis of program characteristics enables identifying relevant aspects of these programs for use by policy, governmental, and nonprofit sector stakeholders seeking to develop similar programs. Conclusions and recommendations to advance the field are suggested considering the current context of government cuts in welfare funds.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeAutre devis
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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