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Enregistrement W4405235571 · doi:10.1016/j.childyouth.2024.108079

The lesser evil for youth with behavioural problem: Basis for decision-making on time-out placements in child welfare

2024· article· en· W4405235571 sur OpenAlexafffund
Sophie T. Hébert, Vanessa Fortier-Jordan, Elisabeth Plante, Véronique Noël

Notice bibliographique

RevueChildren and Youth Services Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensCentre Jeunesse de Quebec
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésWelfarePsychologyCriminologySocial psychologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When faced with the behavioural problems of certain youth placed in a youth residential care centre, the use of more restrictive measures remains delicate and based on complex decision-making. While many studies have looked at the decision-making process in child welfare, very few have looked at time-out placements. Time-out placements are very short-term placements with the main objective of providing a temporary break between the context in which the youth is acting out and their environment, while avoiding a definitive move to another resource. Thus, the present study documents the decision-making process that accompanies this measure. Four group interviews with 5 child welfare practitioners (n = 20) involved in the decision-making process preceding a time-out placement were conducted with clinical scenarios. The study employs the Decision-Making Ecology framework both as a conceptual framework and as a basis for data analysis. The analytical approach is inspired by the qualitative consensus approach. The results reveal certain observations regarding the tolerance threshold of the child welfare practitioners before turning to a time-out type of intervention. While the accumulation of risk factors among youth can serve as a justification, certain inconsistencies between sometimes vague intervention objectives and various organizational issues are more of an obstacle. In such a context, the decision to resort to a time-out placement becomes a lesser evil as it is perceived as the “least worst” possible option.

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)0,017
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,304
Écart entre enseignants0,286 · 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'admission2
Résumé présentoui

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