Exploring Alternate Explanations for Agency-Level Effects in Placement Decisions Regarding Aboriginal Children
Notice bibliographique
Résumé
This chapter summarizes a series of published papers that used data from the Canadian Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect (CIS) to explore the influence of case and organizational characteristics on decisions to place Aboriginal children in out-of-home placements. The premise of the analyses was that these influences were consistent with the framework of the Decision-Making Ecology. In Canada, Aboriginal children are overrepresented at all points of child welfare decision-making: investigation, substantiation, and placement in out-of-home care. Case factors accounting for the overrepresentation of Aboriginal children at all service points in the child welfare system include poverty, poor housing, and substance misuse, and these factors, when coupled with inequitable resources for First Nations children residing on reserves, result in the overrepresentation of Aboriginal children in the Canadian child welfare system. For this study, the authors examine case characteristics and organizational factors in a multilevel context, hypothesizing that children are more likely to be placed out of home in agencies that serve a relatively high proportion of Aboriginal children. According to the statistical models presented, the most important of these factors is whether the provincial government operates the child welfare agency. As with the proportion of Aboriginal children on the caseload, the risk of a child being placed is greater in government-run agencies compared to agencies operated by private funders. Further analysis needs to be conducted to fully understand individual- and organizational-level variables that may influence /decisions regarding placement of Aboriginal children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».