Cumulative risk and protection measures data
Notice bibliographique
Résumé
These data include clinically and theoretically grounded, cross-domain cumulative risk and protection measures. These measures were established for use with three sibling groups at Mothercraft's Breaking the Cycle (BTC), a child maltreatment prevention and early intervention program for substance using mothers and their children. These measures were established using archival data obtained from clients' charts. The cumulative risk factor measure encompasses: 1) items from a cumulative risk measure utilized in prior BTC research, 2) clinical measures assessing maternal mental health, addiction, and parenting capacity, 3) a measure utilized in studies on adverse childhood experiences, and 4) the Diagnostic Classification of Mental Health and Developmental Disorders of Infancy and Early Childhood (Axis IV: Psychosocial Stressors) [1-3]. The cumulative protection factor measure encompasses: 1) existing early intervention components of services at BTC, 2) clinical measures assessing maternal mental health, addiction, and parenting capacity, and 3) known protective factors outlined in the literature. Both measures were theoretically grounded using the Developmental Model of Transgenerational Transmission of Psychopathology [4], which enabled salient domains of risk and protection to be delineated for children exposed prenatally to substances and accessing child maltreatment prevention and early intervention services. For a description of the process of establishing these measures, the total and cross-domain cumulative risk and protection percentages for the sample, as well as a qualitative interpretation of the balance between domains of risk and protection, see [5]. These measures can contribute to improved future understanding around cumulative risk and cumulative protection in vulnerable populations, salient domains of risk and protection, and the unique interaction that occurs between risk and protective processes in the context of child maltreatment prevention and early intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».