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Enregistrement W4294243219 · doi:10.23889/ijpds.v7i3.1941

Outcomes of children involved with child protection in Manitoba, Canada: a demonstration project for working in partnership across government, community organizations, and academia.

2022· article· en· W4294243219 sur OpenAlexaffabout
Marni Brownell, Stephanie Sinclair, Nathan Nickel, Marlyn Bennett, Hygiea Casiano, Anita Durksen, Elizabeth Decaire, Lisa Flaten, Kayla Frank, Mikayla Hunter, Nora Murdock, Chris Nash, Jamie Pfau, Heather J. Prior, Jay Rodgers, Colette Scatliff, Scott E. Sinclair, Anna Slavina, Randy Walld

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensAssembly of Manitoba ChiefsManitoba HealthFirst Nations Health and Social Secretariat of ManitobaGovernment of ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipGovernment (linguistics)Framing (construction)Mental healthAgency (philosophy)Public relationsChild protectionPolitical sciencePsychologyMedicineSociologyNursingPsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectivesSPECTRUM is a unique multi-disciplinary, cross-sector collaborative research partnership between academics, government, and community organizations in Manitoba working together to address complex social problems. In our first research project, partners identified the need for quantitative evidence around outcomes of children involved with Child Protection Services (CPS), using linked administrative data. ApproachFrom the SPECTRUM partnership, a research team with CPS expertise was established, including government policy-makers, community organizations representing First Nations families, and academics from multiple disciplines. The research is guided by an Advisory Circle of First Nations Knowledge Keepers. Linking health, education, CPS, and justice data we developed a matched cohort identifying children involved with CPS (2007-2018) for whom there was discretion in the decision to 1) place them in out-of-home care (n=19,718), or 2) keep them in their family home while providing services (n=28,154). Instrumental Variable analysis, with CPS agency as the instrument, will be used to compare outcomes. ResultsFollowing the trajectories of these two groups of CPS-involved children over time, we will compare their mental and physical health, educational achievement, and justice system involvement while accounting for individual-level (e.g., age, sex, chronic health conditions) and family-level (e.g., family income, maternal mental health, number of siblings) factors that may contribute to these outcomes. Preliminary findings will be workshopped with the SPECTRUM partnership to facilitate discussions on framing the evidence for policy makers. The SPECTRUM policy team will then prepare policy recommendations for government to consider. The Advisory Circle and a youth advisory squad will facilitate contextualizing and mobilizing findings. Actions taken by government in response to material provided will be monitored and will inform the development of subsequent research projects conducted by SPECTRUM. ConclusionGovernment and community stakeholder involvement throughout bolsters the likelihood of evidence translating into program and policy changes. This is not a situation where academics are telling government how to do their jobs – this is government, community organizations, and academics working together with the shared goal of better outcomes for children.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0140,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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