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Enregistrement W4239109104 · doi:10.32920/ryerson.14660274

Highlighting two black families experience with Ontario's Child Welfare System

2021· preprint· en· W4239109104 sur OpenAlexaffabout
Mary Felix

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityLakehead UniversityCentre for Social InnovationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWelfareApprehensionWelfare systemCritical race theoryRacismRace (biology)PopulationSociologyGender studiesCritical theoryWelfare reformPsychologyPolitical scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black children are entering child welfare system at a rate five times higher than that of the average Canadian population (Polanyi et al., 2014). There are approximately 539, 205 (8% of the population) Black individuals living in Ontario, yet Black children make up 41% of the children in the care of Children’s Aid Society (Polanyi et al., 2014). The disproportionate apprehension of marginalized children is not a new issue; it is only recently that child welfare organizations have acknowledged that this is an issue. This prompted some agencies to release disaggregated race-based data outlining racial disparities. This phenomenological qualitative research study intends to highlight the stories of two Black parents who have had an ongoing relationship with Ontario’s child welfare system. This research hopes to outline their similarities, differences and the intricate experiences. Their experiences will be examined through a critical lens guided by anti-black racism and critical race theory.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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