Examining Child Maltreatment-Related Investigations of Children from Newcomer and non-Newcomer Households in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The study aims to further the understanding of child welfare involvement with Newcomer families in Ontario, Canada in 2018. This study examines a) the rate and characteristics of child maltreatment-related investigations involving Newcomer families and b) differences in child maltreatment-related investigations between Newcomer and non-Newcomer families.Methods: This study is a secondary data analysis of the Ontario Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect-2018 (OIS-2018). Using Statistics Canada Census Data, the Population-based Disparity Index (PDI) was calculated for Newcomer and non-Newcomer families. Descriptive and bivariate chi-square analyses were conducted to determine characteristics of investigations involving Newcomer and non-Newcomer households.Results: The PDI of the incidence of maltreatment-related investigations involving children under the age of 15 from Newcomer households versus non-Newcomer households in Ontario in 2018 is 2.48.Implications: The findings suggest that a child maltreatment-related investigation is more than twice as likely to occur if the investigation involves a child from a Newcomer household, when compared a non-Newcomer household in Ontario. This study demonstrates a need for further collaboration with Newcomer communities and their social service providers to better understand risk factors of child welfare involvement, and to increase protective factors for children from Newcomer families.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».