Assessment of Abuses of Children with Disabilities in Japanese Nursery Schools by Municipality
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Many children with disabilities and latent characteristics are cared for in nursery schools (daycare centres). Paediatricians commissioned by nursery schools in our previous survey proved the occurrence of disabled children abused in schools. As the parents of the alleged victims were likely to contact the municipality, a survey of the municipalities managing childcare was requested. Methods: The target group was local authorities' childcare service management departments (public authorities). Questionnaires were sent twice to 1,742 municipalities from late 2012 to the fiscal year (FY) 2014. Incidents were collected by inquiring about implementing preventive measures and reasonable accommodations. Results: The number of municipalities that responded was 490 and 595, respectively, and 38 and 7 municipalities received complaints from parents that instructors had abused their children with disabilities. Based on the number of reports, the incidence of abuse in nursery schools in 2014 was estimated to be 0.0077% (95% CI: 0.0059–0.0094) and 0.0208% (0.0073–0.0344) for children with disabilities. In the 2014-2015 research periods, more teachers and staff were made aware of the consultation service as a preventive measure, and more emphasis was placed on the informed consent of parents as a reasonable accommodation. Regional characteristics, classified by the percentage of children, influenced the implementation of some measures. Conclusion: The incidence in Japan was estimated to be lower than in other countries.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».