Responding to social and emotional vulnerability: Child welfare investigations involving older adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2018, the child welfare system in Ontario, Canada, expanded the age of protection to include 16 and 17 year olds for the purpose of mitigating risk of harm for older adolescents. To date, there is little information regarding investigations of older adolescents, particularly in Ontario; this study will address this gap. Data used for this analysis were drawn from the Ontario Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect‐2018. The Ontario Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect‐2018 sample data were weighted to derive an annual incidence estimate of 155 649 maltreatment‐related investigations conducted in Ontario in 2018. Child, caregiver, household, and investigation characteristics were compared across three age groups: children (0–10), younger adolescents (11–15), and older adolescents (16–17). Characteristics and differences in the likelihood of a service response (referral to nonchild welfare services, transfer to ongoing child welfare services, or placement in out‐of‐home care during the investigation) were examined descriptively and using chi‐square automatic interaction detection. Half of investigations involving older adolescents received a service response, and they were more likely to receive a service response when there were concerns about future risk of harm, where there were concerns about the relationship between the adolescent and their caregivers, where internalizing or externalizing symptoms were noted, where caregivers had few social supports, and where the household experienced economic hardship. These findings suggest that older adolescents are being triaged for circumstances that reflect concerns about their vulnerability, including mental health needs, attachment concerns, and caregiver isolation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».