Multi-agency safeguarding: From everyone’s responsibility to a collective responsibility
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Multi-agency collaboration (also termed inter-professional, inter-agency, and multi-sector) between agencies and practitioners has been established as a valuable way of working in safeguarding, to protect people from harm. Whilst multiagency working is mandated in legislation, policy, and guidance, there are challenges in its implementation. Research has not only highlighted many benefits of multi-agency working, for example, sharing resources and expertise, but also key barriers, including uncertainty of agency roles, remits, and responsibilities. Ongoing challenges, such as information sharing in an appropriate and timely manner, are often cited within various serious practice reviews and inspections. However, what is less explored and understood is how we know and evidence if our multi-agency safeguarding arrangements are effective. This article summarizes the multi-agency safeguarding landscape and highlights an urgent need for the development of a framework that identifies key components to evidence effectiveness. This framework should seek to define, identify, monitor, and review factors that enable effective multi-agency partnership working. In doing so, we argue that the evidence of practice needs to build on safeguarding being “everyone’s responsibility” towards establishing a “collective responsibility.” This is the first of the two papers mapping developmental journey of “The Collective Safeguarding Responsibility Model: 12Cs”. Safeguarding; Multi-Agency; Inter-Agency; Partnership; Model; Cooperation; Collaboration; Vulnerability.
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.
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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle