Notice bibliographique
Résumé
The screening decision is one of the most important decisions that child protection agencies make as it determines which families will be subjected to an investigation and can set the stage for further, more intensive involvement. This chapter explores the journey of two Child Welfare organizations in Ontario, Canada, to utilize sensitivity and specificity analysis to support an evidence-based approach to decision-making that balances the risk of not intervening when required with the risk of over-intrusion. The study offers a methodological approach for organizations to examine and monitor their decision-making accuracy. Utilizing Signal Detection Theory, the analysis examined child welfare workers’ decision to escalate community referrals to an investigation by examining the outcome of these decisions. The results demonstrate a shift in the decision-making thresholds related to investigations. At baseline, the tendency to investigate community concerns was high (89% Site 1; 76% Site 2) with a high sensitivity to risk (Site 1 Se = 96%; Site 2 Se = 92%) but a relatively low specificity (Site 1 Sp = 40%; Site 2 Sp = 43%) indicating that more families were subjected to an investigation than necessary. At follow- up, both sites saw an increase in specificity (Site 1 Sp = 48%; Site 2 Sp = 63%) with only a slight decrease in sensitivity (Site 1 Se decreased from 96% to 92%; Site 2 Se 92% to 81%). Given that the false negative cases remained low (Site 1 average = 2% and Site 2 average = 3%), the reduction in risk thresholds was deemed acceptable. Having an approach to data analysis that follows the implementation of such changes over time can assist organizations implementing practice changes to promote continuous learning and improvement while avoiding dramatic swings in the balance of risk.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,213 | 0,034 |
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 ».