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Enregistrement W4406704394 · doi:10.1037/0000492-006

Initial Denial of Child Sexual Abuse: Reluctance or Suggestibility

2025· article· en· W4406704394 sur OpenAlexaff
Thomas D. Lyon, Breanne E. Wylie, Zsófia A. Szojka

Notice bibliographique

RevueAmerican Psychological Association eBooks · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuggestibilityDenialPsychologySexual abuseChild sexual abuseDevelopmental psychologyClinical psychologyPsychotherapistMedical emergencyMedicineSuicide preventionPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We review the research examining disclosure rates in child suspected of being sexually abused and show that a substantial percentage of sexually abused children deny abuse when initially questioned. To adequately interpret these studies, however, we confront several methodological problems. First, there is the ground truth problem: How do we know whether abuse actually occurred? Second, there are selection bias problems. This includes substantiation selection bias and substantiation suspicion bias: To the extent that abuse is suspected and substantiated because of disclosure, samples of children questioned about suspected abuse will have inflated rates of disclosure. We can reduce these problems somewhat by examining cases with corroborative evidence of abuse. But this raises the third problem. The apparent rate of disclosure among abused children will be inflated in corroborated cases if corroboration is dependent on disclosure. Solving the methodological problems reveals that a substantial percentage of sexually abused children deny abuse when first questioned. The research supports expert testimony explaining to jurors how abused children are frequently reluctant to disclose abuse, and calls into question the external validity of suggestibility research, challenging expert claims that false allegations in lab research translate into false disclosures of sexual abuse.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,340 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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