Examining the role of child welfare worker characteristics and the substantiation decision
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of child welfare workers is twofold, to promote the safety of children and youth and to address their wellbeing. This provincially legislated mandate requires child welfare workers to make decisions across the child welfare service continuum. After a report of child maltreatment is investigated, workers are required to assess the veracity of the allegation through the substantiation decision and to determine whether the child has been victimized, which may impact on families' future involvement with services. Little is known whether or how individual worker characteristics impact the substantiation decision. OBJECTIVE AND METHODS: This study estimated the degree of variation across caseworker characteristics in the substantiation decision through secondary data analysis of the Ontario Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect (OIS, 2018). We explored how the substantiation decision varied across clinical and caseworker characteristics, using both simple and multilevel logistic regression models. RESULTS: Findings suggest that primarily clinical characteristics predicted the substantiation decision, however, worker years of child welfare experience also predicted substantiation, such that more experienced workers were significantly more likely to substantiate than less experienced workers (est = 0.02, SE = 0.01, p < .10). The Intraclass Correlation Coefficient (35 %) suggests differences among child welfare workers' substantiation decision, they are however, characteristics not measured in this study. CONCLUSIONS: Further research to assess the differential nature of child welfare worker characteristics and their role in decision-making is required.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».