Is Multidimensional Treatment Foster Care (MTFC) More Effective at Reducing Externalizing Behaviours Exhibited by At-Risk Youth in Foster Care Than Group or Institutionalized Care?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This literature review seeks to highlight an evidence base for Multidimensional Treatment Foster Care (MTFC) as an alternative to group or institutionalized care for at-risk youth. A literature review was conducted and studies that used experimental designs were selected for analysis. Due to a lack of Canadian research, it is hard to know whether MTFC is more effective than group or institutional care in a Canadian context. Despite the implementation of an Indigenous rights-based legal framework to guide child welfare practices with First Nations, Inuit, and Métis (FNIM) children and youth, tens of thousands of Indigenous children and youths remain in foster, group, or institutionalized care in Canada and face significant challenges when “aging out” of the system. Indigenous child, youth, family, and community services remain underfunded, and vulnerable Indigenous youth lack access to evidence-based treatments, which results in placement or travel of youth outside of their communities to receive mental health services. Placement in an MTFC setting appears to have the benefit of helping to reduce externalizing behaviour, more than group or institutional placements. Further research is needed to understand the needs of Indigenous communities and youth, whether an MTFC model would be effective within FNIM cultural contexts in Canada, and if the model could be implemented within FNIM communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».