The Alberta Incidence Study: Predicting ‘Crossover Youth’ and ‘Academic Difficulties’ by Child, Caregiver, and Environmental Factors
Notice bibliographique
Résumé
A portion of a Canada wide project, The Alberta Incidence Study investigates various risk factors and prevalence rates of child maltreatment cases in Alberta (MacLaurin et al., 2013). The information collected provides an understanding of children involved in the children’s services population in Alberta. “Crossover Youth” have become a subpopulation of attention in recent years within child maltreatment research. “Crossover Youth” are defined as maltreated youth within children’s services who also engage in delinquency (Herz, et al., 2010). Crossover youth have also been associated to areas of academic difficulties, including learning difficulties and academic performance (Herz et al., 2010). Academic difficulties are defined as children identified with learning disabilities, special needs, or behaviour problems, which are usually identified in the school system. The Alberta Incidence Study Data was utilized to help predict crossover youth or academic difficulties in three categories; Child factors, Caregiver factors and Environmental factors. Results indicate that among maltreated youth, caregivers with any risk factor (5.67 times) and history of foster care (2.37 times) made crossover status more likely. Youth who struggled with alcohol abuse (5.79 times) and intellectual/developmental disabilities (4.83 times) were also more at risk. Youth with indications of poverty were also more likely to crossover (1.93 times). Youth who had caregivers with a history of foster care (5.01 times), or any caregiver risk factor (2.77 times) made academic difficulties more likely. Physical disabilities (55.81 times) and intellectual/developmental disabilities (38 times) increased the chance of academic difficulties. Households who often faced challenges with money for basic necessities increased the likelihood of academic difficulties status (2.29 times). Persons working in this population are recommended to view each risk factor as potentially important for crossover risk and academic difficulties. School psychologists are provided recommendations for diagnosis and risk reduction when working with maltreated children in terms of trauma. Suggestions for future research are discussed.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».