Notice bibliographique
Résumé
Summary: This study examined national trends in how children with disabilities and mental health concerns are treated within children's social care in England. Using a 100% sample of data from the Annual Children in Need Census (2015–2023), obtained through Freedom of Information requests, the analysis was guided by an evidence-based policy framework. The focus was on assessments, child protection investigations, and the categorization of children's primary needs to understand how practice has shifted over time. Findings: The results show a 77.1% increase in assessments identifying concerns about disability or mental health, which now account for a quarter of all assessments. Section 47 child protection investigations for these children rose by 145.2%, compared with a 45.4% increase for other children. Meanwhile, the proportion recorded with “disability or illness” as their primary need fell by 17.4%. These findings indicate a declining focus on addressing the specific needs of disabled children and a rising emphasis on risk. This pattern reflects concerns raised by parent-led groups and prior research that families are often viewed with suspicion, leading to “parent blame” and intrusive interventions rather than supportive services. Applications: The study highlights the need for policy and practice change to ensure disabled children receive appropriate support. Recommended actions include separating assessment of need from child protection investigations, requiring practitioners to develop disability expertise, creating a national strategy to reduce over-reliance on investigative approaches, and properly funding child-in-need services. These steps would help re-balance the system toward meeting needs rather than blaming parents.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».