Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cet article examine les développements dans le domaine de la maltraitance et de la négligence des aînés depuis la publication deElder Abuse and Neglect in Canada(Butterworths, 1991). Les arguments présentés ici sont de deux ordres : d’abord, nous n’avons aucune idée de la taille ou de la nature du problèmes de la violence et de la négligence dans la communauté ou dans les institutions et, d’autre part, nous ne savons pas comment résoudre ces problèmes ou leurs questions connexes qui ont été masqués par la rhétorique et le recyclage de l’information pendant les 20 dernières années. C’est le temps d’avancer au-delà de la « phase de sensibilisation ». Ce à quoi nous devons nous attaquer à l’avenir est aussi évident aujourd’hui qu’il ne l’était il y a 20 ans. Notre connaissance est incomplète parce qu’il nous manque le type d’enquêtes dont le besoin se fait le plus urgent: les études de prévalence dans la communauté et les institutions, un développement théoriquement solide, et des essais cliniques randomisé pour tester à la fois nos interventions socialement et juridiquement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".