MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408246109 · doi:10.1016/j.chiabu.2025.107352

Public concern of child maltreatment in China from 2011 to 2024 and its socioeconomic determinants: An Infodemiology analysis using Baidu Index

2025· article· en· W4408246109 sur OpenAlexaff
Zékai Lu

Notice bibliographique

RevueChild Abuse & Neglect · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusAutoregressive integrated moving averageUrbanizationPublic healthChinaDemographyPoison controlGeographyPsychologyEnvironmental healthSocioeconomicsDemographic economicsMedicineEconomic growthPopulationEconomicsSociologyTime seriesStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Child maltreatment represents a significant public health issue affecting children's well-being. In China, traditional cultural beliefs and social factors contribute to substantial underreporting and underestimation of maltreatment cases. Infodemiological approaches offer new perspectives for examining this hidden social phenomenon. This study aims to analyze the temporal evolution of public concern about child maltreatment in China, examine its socioeconomic determinants, and forecast future trends. I utilized the Baidu Index to obtain search volumes for child maltreatment-related keywords from 2011 to 2024, which were then integrated with provincial-level socioeconomic indicators across China. Structural breakpoint analysis, STL decomposition and ARIMA modeling were employed to analyze temporal patterns and generate forecasts. Standardized regression analysis was used to explore the associations between socioeconomic factors and public concern. Public concern about child maltreatment exhibited four distinct phases: rapid increase (2011–2014), stable (2014–2018), slow decrease (2018–2022), and accelerated decrease (2022–present). Forecasts indicate a continuing decline next two years. Urbanization rate ( β = 0.59, p < .001) and fertility rate ( β = 0.36, p < .001) demonstrated significant positive associations with public concern, while sex ratio showed negative correlation ( β = − 0.07 , p < .001). Significant regional disparities were evident, with eastern regions maintaining consistently higher levels of concern while western regions showed a marked decline. The findings reveal that public concern about child maltreatment in China is currently in a declining cycle, especially in western regions. The temporal and spatial pattern correlates closely with levels of social development and demographic structure. A more comprehensive public concern monitoring system needs to be established. • First large-scale infodemiology study examining child maltreatment public concern in China. • Identified four distinct phases in public concernt: rapid increase , stable , slow decrease , and accelerated decrease . • Revealed significant regional disparities in public concern, with western provinces showing consistently lower concern. • Urbanization, internet, and fertility rates were positively associated with public concern, while gender ratio was negative. • Found evidence of compassion fatigue in child maltreatment issues.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChild Abuse & NeglectMême sujetChild Abuse and TraumaTravaux en français237 207