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Enregistrement W4387761133 · doi:10.14349/sumapsi.2023.v30.n1.8

30 años de investigación en maltrato infantil: un análisis bibliométrico (1991-2020)

2023· article· es· W4387761133 sur OpenAlexaboutno aff
Maribel Vega-Arce, Gastón Núñez-Ulloa, Francisca Kanelos Torres, Gonzalo Salas, Miguel Barboza-Palomino, Wilson López‐López, Yuh‐Shan Ho

Notice bibliographique

RevueSuma Psicológica · 2023
Typearticle
Languees
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePsychologySexual abusePoison controlMedicinePhilosophyHuman factors and ergonomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Child abuse is a global problem that affects children’s development and can have consequences throughout their lives. Despite the need to research to eradicate this phenomenon, there has not been a bibliometric approach to its recent advances. Method: This study examined 16,708 articles on child abuse indexed in the Web of Science between 1991 and 2020 to establish research trends. Results: Child maltreatment is an active field, mainly influenced by the USA, Canada and the UK, and journals in the family studies category, especially Child Abuse & Neglect. The most relevant articles address the topic as part of Adverse Childhood Experiences or focus on its assessment. Considering the most relevant articles, the most studied topics (subjects, research, maltreatment and types of maltreatment, family and parenting, and disorders) and the main foci (maltreatment, research, sex, reporting, and sexual abuse), it is possible that the area is being restructured under the ecobiodevelopmental perspective, with emphasis on treatment and prevention. Its theoretical and practical implications are discussed. Conclusions: This study updates research trends in the field of child maltreatment, providing a comprehensive overview that suggests an evolution toward the integration of multiple disciplines and approaches. The results highlight the importance of further research on this global problem, as well as the need to evaluate existing interventions to reduce its impact on children’s development.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,017
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,033

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,289 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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