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Enregistrement W4307940867 · doi:10.3390/ijerph192114071

Child Welfare Reform: A Scoping Review

2022· review· en· W4307940867 sur OpenAlexafffund
Jill R. McTavish, Christine McKee, Masako Tanaka, Harriet L. MacMillan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésWelfare reformWelfarePovertySystematic reviewPolitical scienceMedicinePsychologyPublic economicsMEDLINEEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While there have been ongoing calls to reform child welfare so that it better meets children's and families' needs, to date there have been no comprehensive summaries of child welfare reform strategies. For this systematic scoping review, we summarized authors' recommendations for improving child welfare. We conducted a systematic search (2010 to 2021) and included published reviews that addressed authors' recommendations for improving child welfare for children, youth, and families coming into contact with child welfare in high-income countries. A total of 4758 records was identified by the systematic search, 685 full-text articles were screened for eligibility, and 433 reviews were found to be eligible for this scoping review. Reviews were theoretically divided, with some review authors recommending reform efforts at the macro level (e.g., addressing poverty) and others recommending reform efforts at the practice level (e.g., implementing evidence-based parenting programs). Reform efforts across socioecological levels were summarized in this scoping review. An important next step is to formulate what policy solutions are likely to lead to the greatest improvement in safety and well-being for children and families involved in child welfare.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0200,021
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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