Ontario child protection workers' views on assessing risk and planning for safety in exposure to domestic violence cases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of standardized tools to assess risk for children is mandatory in the child protection sector in Ontario. Factors that can be used specifically to assess the risk of lethality in exposure to domestic violence (DV) cases, however, are largely missing from these tools. Using data from an online survey of 138 child protection workers in Ontario, the current study examines practitioners' risk assessment and safety planning practices with DV cases. Findings provide an overview of the frequency of risk assessment and management strategies within various environmental contexts (e.g., urban and rural) and populations (e.g., indigenous and immigrants/refugees). According to the practitioners sampled, assessing and managing risk are frequently and consistently completed across the province, although specific strategies and challenges vary. Although mandatory provincial child protection tools are commonly used, some workers report using other specific DV risk assessment tools to complement their own measurement of risk and planning for safety. Respondents emphasized the importance of working collaboratively with families and professionals in other sectors to address risk. Implications for future research include exploring the barriers and challenges of using DV‐specific risk assessments in child protection and factors contributing to these challenges as identified by practising child protection workers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».