Étude sur les changements apportés aux processus de traitement des cas d’agression sexuelle1
Bibliographic record
Abstract
Objectif : Cette étude vise à analyser le processus de traitement des signalements d’agression sexuelle sur des mineurs (ASM) par les services de protection de l’enfance (SPE) dans le but de comprendre son rôle dans la baisse récente des cas confirmés d’AS. Méthodologie : Une base de données composée de 53 848 cas d’enfants signalés aux SPE du Québec (Canada), de 2002 à 2013, a été utilisée afin de déterminer le rôle des caractéristiques de l’enfant, des caractéristiques administratives et de la date du signalement sur la décision de retenir le dossier à des fins d’évaluation. Résultats : Les analyses de régression logistique montrent que : 1) les signalements d’AS étaient plus susceptibles d’être examinés lorsque l’enfant était plus jeune ; 2) les caractéristiques administratives expliquent une part importante des décisions de rétention ; 3) plus importants encore que tout autre facteur, les signalements reçus avant l’amendement en 2007 de la Loi sur la protection de la jeunesse étaient plus susceptibles d’être retenus à des fins d’évaluation que ceux reçus après l’amendement. Ces variables ont prédit 71,2 % des signalements retenus et 65,9 % des signalements non retenus. Conclusion : Ces résultats montrent que la baisse récente de l’incidence d’AS peut être attribuée aux changements apportés aux politiques et aux pratiques dans le processus de traitement des signalements, réduisant ainsi la probabilité que les signalements soient évalués.
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 | 0.012 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".