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Enregistrement W3174522861 · doi:10.2196/27974

Internet Searches for Terms Related to Child Maltreatment During COVID-19: Infodemiology Approach

2021· article· en· W3174522861 sur OpenAlexvenueno aff
Madelon M. E. Riem, Pietro De Carli, Jing Guo, Marian J. Bakermans‐Kranenburg, Marinus H. van IJzendoorn, Paul Lodder

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésDeclarationThe InternetCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicPsychologyRaw dataInternet privacyCriminologyMedicinePolitical scienceComputer scienceWorld Wide WebLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined internet searches indicative of abusive parental behaviors before and after the World Health Organization's declaration of COVID-19 as a pandemic (March 11, 2020) and subsequent lockdown measures in many countries worldwide. Using Google Trends, we inferred search trends between December 28, 2018, and December 27, 2020, for queries consisting of "mother," "father," or "parents" combined with each of the 11 maltreatment-related verbs used in the Conflict Tactics Scales, Parent-Child version. Raw search counts from the Google Trends data were estimated using Comscore. Of all 33 search terms, 28 terms showed increases in counts after the lockdowns began. These findings indicate a strong increase in internet searches relating to occurrence, causes, or consequences of emotional and physical maltreatment since the lockdowns began and call for the use of maltreatment-related queries to direct parents or children to online information and support.

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)0,000
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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