The Characteristics of Abused Women in the Caseload of a Child Protection Service1
Notice bibliographique
Résumé
This study identifies case characteristics of abused women in a child protection services caseload. The sample was drawn from a large child protection agency in southwestern Ontario consisting of 853 children chosen at random from among all children who had a new referral over a 12-month period. Files of the children were reviewed to derive study data. Results indicate that abused women are significantly more likely to have mental and physical health problem characteristics such as substance abuse, mental illness, impaired mental/emotional/intellectual capacity to care for the child, and a chronic medical condition compared to non-abused women. Abused women are more likely to rely on social assistance, be unemployed, less likely to cope effectively with family stress, and less likely to have the availability of reliable and useful social supports in place compared to non-abused women. Abused women are more likely to have been abused and neglected as children and more likely to have been involved with child protection services as children than are women who were not abused. Children of abused women are more likely to be currently in the care of child protection authorities than are the children of women who are not abused. Surprisingly, violence perpetrated by the mother towards their child and the severity of child abuse/neglect inflicted by the mother does not differ for children of abused and non-abused women. These findings are discussed in relation to their implications for understanding woman abuse in the context of child protection services.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».