Sowing the Seeds of Hope: Keeping children safe with families
Notice bibliographique
Résumé
Safe children. Strong families. Supportive communities. Casey Family Programs uses these words to describe the desired outcomes of our mission to provide, improve — and ultimately prevent the need for — foster care.Read them in reverse — supportive communities, strong families, safe children — and a framework emerges. If the first condition — supportive communities — is true, the next can follow. If the next is true — if families are strengthened by those supportive communities — then we can have safe children.Understanding that all three are connected is key to improving safety for our nation's children, guiding us to think, plan and act differently.Over the past quarter century, this country has made great progress in keeping children safe, with significantly fewer experiencing abuse or neglect. Much of that has taken place in recent decades, a time when communities across the nation have begun to think, plan and act based on data, research and experience of what works best to keep children safe in their own families and cultures. Local, state, tribal and federal leaders have worked to develop and implement policies and practices that ensure more children can grow up safely in strong families and supportive communities. From Texas to Washington state, Kansas to Connecticut, a shared vision is growing of a child and family well-being system that supports improved safety. In this report, we look at how communities are adapting their approach to ensuring child safety and what leaders from all sectors can do to support continued progress.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,006 |
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 ».