Racial disparities in child welfare: A propensity score matched analysis of Black and White children in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research has revealed significant disparities in child welfare (CW) involvement for Black children in Canada. However, the underlying factors contributing to these differences remain poorly understood. OBJECTIVE: This study aims to identify the factors influencing racial disparities in CW investigations and out-of-home placements, with a focus on understanding the broader structural and institutional drivers shaping CW outcomes for Black children in Canada. PARTICIPANTS AND SETTING: Data were drawn from the 2019 Canadian Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect (CIS-2019). The fully weighted sample included an estimated 134,925 investigations involving White families and 28,415 investigations involving Black families. METHODS: A two-stage analytical approach was employed using the weighted and unweighted sample. Propensity score matching (PSM) was used on the unweighted sample to examine racial disparities in out-of-home placement while controlling for case differences. RESULTS: Findings indicate that Black children were investigated for maltreatment at 2.27 times the rate of White children. Out-of-home placement rates were also higher (3.4 vs. 1.9 per 1000; 1.79 times per capita). After matching, Black children remained more likely to be placed in out-of home care, with a rate more than double that of their white counterparts (3.1 % vs. 1.5 %; LR = 0.004, p = 0.004) CONCLUSION: These findings highlight a compounded effect of bias across Black children's CW trajectories, suggesting a need to address both structural and institutional factors that contribute to disparities in CW investigations and out-of-home placement decisions.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».