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Enregistrement W3020093488 · doi:10.1080/15548732.2020.1751770

The intersection of child welfare, intimate partner violence and child custody disputes: secondary data analysis of the Ontario incidence study of reported child abuse and neglect

2020· article· en· W3020093488 sur OpenAlexafffundabout
Tara Black, Michael Saini, Barbara Fallon, Sevil Deljavan, Ricardo Theoduloz

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Child Welfare · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésNeglectChild abuseWelfareDomestic violencePsychologyChild neglectChild protectionChild custodyPoison controlLogistic regressionCriminologySuicide preventionPsychiatryMedicinePolitical scienceEnvironmental healthLawNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this paper is to understand child welfare investigations that involve child custody disputes in Ontario, Canada. Methods: The study used data from the Ontario Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect. The OIS is a cyclical, cross sectional provincial child welfare study conducted every five years. Characteristics of investigations involving child custody disputes were examined by conducting chi-square tests on key variables, and a logistic regression was performed to examine the influence of child custody disputes on transfers to ongoing services. Findings: In 2013 approximately 12% of child welfare investigations involved a child custody dispute. These investigations were predominantly referred by a custodial parent, and the primary maltreatment concern was exposure to emotional violence. Investigations involving custody disputes when controlling for all other predictors of maltreatment, were less likely to be transferred to ongoing child welfare services. Implications: There is a complicated relationship between child custody disputes and investigations involving intimate partner violence. Policy and practice implications are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,265 · 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'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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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