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Enregistrement W4410696468 · doi:10.1111/cfs.13314

Care Providers of Indigenous Children and Youth in the Child Welfare System: A Scoping Review

2025· review· en· W4410696468 sur OpenAlexafffundabout
Amanda Rae Ervin, Anika Dirk, Hannah Odekina, Fatemeh Sahlehi Shahrabi, Chloe Luck, Mary Greenshields, Janice Victor

Notice bibliographique

RevueChild & Family Social Work · 2025
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Lethbridge
Mots-clésIndigenousWelfare systemWelfareSocial workFoster carePsychologySociologyDevelopmental psychologyNursingMedicineEconomic growthPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Indigenous children continue to be significantly over‐represented in child welfare systems in Canada, the United States, Australia and New Zealand. This scoping review represents a subset of a larger review, the objective of which was to consolidate the extant literature on Indigenous child welfare. The results from the broader review were categorized into 10 different subtopics, of which care provider experiences, the topic of this article, is just one. This review summarizes research pertaining to foster parents and kinship caregivers of Indigenous children within the child welfare system. Key findings included caregivers' financial challenges, rewards of fostering, barriers to providing Indigenous cultural and relational connections, barriers to recruiting Indigenous foster parents and mistrust of the child welfare system. Recommendations emphasized Indigenous‐run programmes, education and training for service workers and recruiting foster families willing to maintain youth connections to family and culture. This review further identifies a small but growing collection of Indigenous‐led or co‐authored scholarship that is bringing more balance and knowledge to a topic still dominated by Western research models and biases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0140,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission3
Résumé présentoui

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