The Prevalence of Sexual Abuse by K-12 School Personnel in Canada, 1997–2017
Notice bibliographique
Résumé
Studies surrounding the sexual abuse of children by school personnel in Canadian contexts are infrequent and often limited in their scope. The present study addresses this drawback with a contribution of data gathered from disciplinary decisions of educator misconduct, media reports, and published case law concerning child/student sexual abuse cases (between 1997 and 2017) that involved any individual employed (or formerly employed) in a Canadian K-12 school. The study revealed a number of interesting points about the larger student victim and offender demographic patterns and characteristics across Canada. The study found 750 cases involving a minimum of 1,272 students and 714 offenders, 87% of which were male. Moreover, 86% of all offenders were certified teachers, and offenders employed grooming as the main tactic in 70% of the cases. Of the child/student victims, 75% were female, 55% were sexually abused on school property, and more than two-thirds of all victims were in high school at the time the offense was committed. The study also found that excluding Ontario and B.C., the media was the sole source of information for 50-86% of all cases depending on the province/territory. Finally, almost three-quarters of offenders from the study were charged with at least one criminal offense, and of the cases that proceeded to trial, 70% resulted in findings of guilt.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».