MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3071749381 · doi:10.1017/prp.2020.12

Addressing punitive violence against children in Australia, Japan and the Philippines

2020· article· en· W3071749381 sur OpenAlexaff
Joan E. Durrant, Ashley Stewart-Tufescu, Christine A. Ateah, George W. Holden, Rashid Ahmed, Alysha Jones, Gia Ly, Dominique Pierre Plateau, Ikuko Mori

Notice bibliographique

RevueJournal of Pacific Rim Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporal punishmentPunitive damagesPsychologyPunishment (psychology)Project commissioningDevelopmental psychologyChild disciplinePublishingSocial psychologySuicide preventionPoison controlPolitical scienceMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical and emotional punishment of children is highly prevalent in the Asia-Pacific region. These actions predict a range of physical and emotional harms, prompting a worldwide effort to eliminate them. A key strategy in this effort is to change parental beliefs regarding the acceptability of physical and emotional punishment. The Positive Discipline in Everyday Parenting (PDEP) program was designed to change those beliefs by teaching parents about child development and strengthening their problem-solving skills. A sample of 377 parents in the Asia-Pacific region completed the program: 329 mothers and 47 fathers of children ranging in age from infancy to adolescence. The parents lived in Australia ( n = 135), Japan ( n = 172) or the Philippines ( n = 70). In all three countries, parents’ approval of punishment in general, and physical punishment specifically, declined and they became less likely to attribute typical child behavior to intentional misbehavior. By the end of the program, at least 75% of parents in each country felt better prepared to respond nonviolently to conflict with 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 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 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 enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,281 · 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.

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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Pacific Rim PsychologyMême sujetChild Abuse and TraumaTravaux en français237 207