A Systematic Review of Community-Level Protective Factors in Children Exposed to Maltreatment
Notice bibliographique
Résumé
Childhood maltreatment and neglect are associated with a host of negative outcomes. Yet, some children show resilience despite their exposure to these traumatic events. Several protective factors have been documented in the literature, but few studies focus on protective factors in the child's community that can promote resilience. The purpose of this review was to provide a comprehensive portrait of the impact of community protective factors on the resilience of abused and neglected children. The databases PsycNet and PubMed were used to screen the literature relying on the following inclusion criteria: (1) published in English or in French; (2) report empirical and quantitative data; (3) include a minimum sample size of 30 participants; (4) rely on a sample of maltreated children or adolescents under the age of 24; (5) examine the associations between community protective factors and indicators of psychological adaptation; and (6) include outcome measures that assessed either positive adaptation or the absence of symptomatology in participants. Of the 9,553 articles identified, 44 studies met the eligibility criteria for inclusion in this review. Although many protective factors show significant results, several methodological limitations remain to be examined to affirm that these community variables have a significant impact on the level of resilience of maltreated children. Since child maltreatment is a systemic issue, it remains important to fully understand how community protective factors operate on the resilience of these children as it can greatly inform practitioners and community institutions on how to intervene with populations at risk of maltreatment.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».