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Enregistrement W48489379 · doi:10.58464/2155-5834.1186

The Prevention of Child Physical Abuse and Neglect: An Update

2014· article· en· W48489379 sur OpenAlexaff
Geoffrey Nelson, Rachel Caplan

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research on Children Informing Policy for Children at Risk · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeglectPsychological interventionChild abuseGeneral partnershipModerationPsychologyHead startPovertyPhysical abuseNursingMedicinePoison controlSuicide preventionDevelopmental psychologyPolitical scienceSocial psychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We reviewed research that has evaluated prevention programs for child abuse and neglect. A few universal educational and parenting programs (e.g., abusive head trauma educational programs, enhanced pediatric care interventions) have been found to be effective. Moreover, a few selective home visitation programs (e.g., the Nurse-Family Partnership program), have shown evidence that they can prevent child abuse and neglect. As well, there is some evidence that multi-component programs are successful. Finally, the research on the importance of program length and intensity as a moderator of program effectiveness is mixed. While the evidence base of effective prevention programs for child abuse and neglect is growing, current interventions are more likely to be program-focused than policy-focused, selective than universal, ameliorative than transformative, and directed at the micro-level than the macro-level. Unless prevention programs are accompanied by social policies that have an agenda of social justice, poverty reduction, and community capacity-building, their potential to prevent child abuse will be seriously challenged.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,357 · 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.

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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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