Child Maltreatment and Public Health: Do Gaps in Response during the COVID-19 Pandemic Highlight Jurisdictional Complexities?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Countermeasures introduced during the COVID-19 pandemic produced an environment that placed some children at increased risk of maltreatment at the same time as there were decreased opportunities for identifying and reporting abuse. Unfortunately, coordinated government responses to address child protection since the start of the pandemic have been limited in Canada. As an exploratory study to examine the potential academic evidence base and location of expertise that could have been used to inform COVID-19 pandemic response, we undertook a review of child maltreatment research across three prominent Canadian professional journals in social work, medicine and public health. Methods: We conducted a pre-pandemic, thirteen-year (2006–2019) archival analysis of all articles published in the Canadian Social Work Review (CSWR), the Canadian Medical Association Journal (CMAJ) and the Canadian Journal of Public Health (CJPH) and identified the research articles that related directly to child maltreatment, child protection or the child welfare system in Canada. Results: Of 11,824 articles published across the three journals, 20 research papers relating to child maltreatment, child protection or the child welfare system were identified (CJPH = 7; CMAJ = 3; CSWR = 10). There was no obvious pattern in article topics by discipline. Discussion: Taking these three prominent professional journals as a portal into research in these disciplines, we highlight the potential low volume of academic child maltreatment research despite the importance of the topic and irrespective of discipline. We believe that urgent transdisciplinary collaboration and overall awareness raising for child protection is called for at the time of the COVID-19 pandemic as well as beyond in Canada.
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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 | 0,050 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».