What type of survey research questions are identified by adults as upsetting? A focus on child maltreatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on child maltreatment is imperative to inform evidence-based prevention and intervention efforts. Nonetheless, researchers continue to face barriers due to the perceived sensitivity and possibility of harm when asking about these experiences. While studies have started to explore reactions to participating in research on sensitive topics, there are notable limitations and fewer have focused on child maltreatment. OBJECTIVE: The objective of this study was to better understand adult respondents' identification of, and reactions to, potentially upsetting questions in the context of a well-being and experiences survey, with a focus on child maltreatment. METHODS: Data were from the first wave of the Well-Being and Experiences Study in Manitoba, Canada: a computerized self-reported community-based survey of adolescents and their parents/caregivers administered individually at a research facility. The current study focused on parents/caregivers' responses (N = 1000). The study utilized a mixed methods approach with descriptive statistics and qualitative thematic analyses of open-ended responses of their perceptions of upsetting questions. RESULTS: Overall, few respondents (15.1 %) identified any questions as upsetting. Ten themes emerged in respondents' recall of upsetting questions, including maltreatment and other themes often perceived as less sensitive. Only 4% identified maltreatment-related questions as upsetting. Among those who identified any questions or maltreatment-specific questions as upsetting, most felt they were important to ask and should not be removed (92.7 %-97.5 %). These findings suggest that retrospective survey questions about experiences of child maltreatment involving adult samples are not associated with major upset and should be included in future health and social surveys.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».