MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392985953 · doi:10.32920/25443826

Gap Analysis of Services for Victims and Survivors of Online Child Sexual Exploitation and Abuse in Canada

2024· preprint· en· W4392985953 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer L. Martin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCybercrime and Law Enforcement Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChild sexual abuseSexual abusePsychologyChild abuseCriminologyClinical psychologyPsychiatryHuman factors and ergonomicsMedical emergencyPoison controlMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report presents the findings of a gap analysis of specialized services for victims and survivors of online child sexual exploitation and abuse (CSEA) in Canada. The analysis took place between March and July 2019 and was conducted to identify existing specialized support services for victims of CSEA, their families, and adult survivors of CSEA, as well as gaps in the availability of such services, any promising practices in Canada or elsewhere, and challenges to providing specialized supports for these victims and their families. Very few support services and treatment practices are specifically related to online CSEA in Canada. Overall, the most promising practices currently offered in Canada are those that address child victims (children and youth up to the age of 18 years) of crime more generally, especially the services provided by the Child and Youth Advocacy Centre network that is expanding across the country, as well as those provided by the longstanding network of service providers that responds to victims of sexual assault. These networks have great potential to provide specialized supports for online CSEA victims and their families. However, they currently lack expertise in online CSEA, and need evidence-based guidance on how to best support these victims; methods demonstrated to be effective for sexual crime victims in general might not be effective or may even be harmful to victims of online crimes. What is needed is investment in creating the evidence base – that is, data evaluating and verifying the appropriateness and effectiveness of specific support services and approaches to treatment for online CSEA – that would then inform best practices. These best practices could then be conveyed in training for service providers, and integrated into supervision and mentorship structures within organizations. Many of the individuals interviewed for this report are experts in the field of child sexual abuse. Other participants are well versed in providing referrals for clients needing specialized supports for child victims of sexual abuse. However, they did not believe that they had expertise specific to working with victims of online CSEA, and generally did not know of specialized services to which they could refer victims. The extensive and well-established networks of experts in the fields of sexual abuse and child sexual abuse should be mobilized to participate in, and contribute to, research in this area in order to develop evidence-based effective responses for victims of online CSEA.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,019
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCybercrime and Law Enforcement StudiesTravaux en français237 207