Responding to child maltreatment in Canada: Context for International Comparisons
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to both describe the major fi ndings from the Canadian Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect, 2008 (CIS-2008), and to compare these fi ndings to data reported by Gilbert et al. (2011), who derived their estimates from the US National Child Abuse and Neglect Data System. The CIS-2008 tracked 15,980 maltreatment-related investigations of children under the age of 16 conducted in a representative sample of 112 child welfare organizations across Canada in the fall of 2008. Bivariate analyses were used to explore the differences in service dispositions, age, and referral sources by primary maltreatment category and risk. The Canadian/US comparison reveals that rates of investigated maltreatment are nearly identical. Rates of substantiated maltreatment are also comparable, although slightly higher in Canada when substantiated risk of maltreatment is included in the substantiation category. The variation in substantiation and service response rates across types of investigated maltreatment requires closer analysis and highlights the need for a detailed understanding of each type of maltreatment. The rapid expansion of reports over the last decade in Canada invites discussion of the extent to which a response focused exclusively on child protection is appropriate for all cases and optimal for addressing a broad array of needs. The complexity of comparing rates between Canada and the United States requires an understanding of both substantiation rates and thresholds.
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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 ».