Description des lieux chez des enfants victimes d’agression1
Bibliographic record
Abstract
L’entrevue d’enquête auprès d’un enfant victime d’agression sexuelle comporte plusieurs défis, dont l’obtention d’un nombre suffisant de détails précis pour comprendre l’agression. Cette étude s’intéresse à la nature des mots dévoilés par l’enfant pour décrire les lieux de son agression en fonction de son âge et du type de questions posées. Une analyse de contenu a été effectuée sur les témoignages de 75 enfants âgés de 3 à 12 ans présumés victimes d’agression sexuelle, interrogés à partir du protocole du National Institute of Child Health and Human Development (NICHD). Tel qu’il est attendu, la description des lieux s’enrichit à mesure que l’enfant vieillit. L’étendue du vocabulaire et l’utilisation d’adjectifs, d’adverbes et de prépositions augmentent avec l’âge, ce qui améliore grandement la précision des témoignages. Ces résultats illustrent l’impact du développement sur la qualité de la description offerte par l’enfant. Les questions fermées amènent de manière générale des réponses beaucoup plus vagues que les questions ouvertes, surtout chez les plus jeunes enfants. Cette observation soutient les recommandations des experts voulant que les questions ouvertes soient à prioriser afin d’obtenir l’information la plus complète possible.
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 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".