Soutien des intervieweurs et collaboration des enfants lors des entrevues d’enquête1
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs facteurs sont susceptibles d’influencer la dynamique des entrevues d’enquête menées auprès d’enfants que l’on soupçonne victimes d’agression sexuelle (AS). Cette étude vise à examiner l’effet du soutien de l’intervieweur, des caractéristiques de l’enfant et de l’AS alléguée sur la collaboration offerte par l’enfant. Ainsi, 90 entrevues conduites par des policiers auprès d’enfants âgés de 4 à 13 ans ont été transcrites et analysées à l’aide de grilles mesurant le soutien et le non-soutien offerts verbalement par les intervieweurs et les comportements de collaboration et de résistance exprimés par les enfants. Des analyses de variance multivariées indiquent que les intervieweurs se comportent de façon similaire, peu importe l’âge de l’enfant, et que les jeunes enfants collaborent significativement moins que les préadolescents. Les résultats des régressions multiples hiérarchiques indiquent que le soutien offert par l’intervieweur est un facteur important associé tant à la collaboration qu’à la résistance de l’enfant. Le soutien des intervieweurs est un facteur plus important que les caractéristiques des enfants ou de leurs agressions pour expliquer la résistance des enfants. La discussion aborde l’importance du soutien pour aider les enfants à collaborer lorsqu’ils dévoilent leur AS.
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 | 0.010 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".