La maltraitance psychologique envers les enfants pendant la pandémie de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
La maltraitance psychologique envers les enfants constitue un type de violence familiale ayant des conséquences ravageuses à court et long-terme dans la vie des victimes. Les mauvais traitements psychologiques constituent la forme de maltraitance la plus rapportée par les parents, devant la violence physique (mineure et sévère). La pandémie de COVID-19, particulièrement les périodes de confinement obligatoire, a isolé encore davantage les enfants victimes de maltraitance. L'objectif principal de cette étude consiste ainsi à dresser un portrait des connaissances sur la maltraitance psychologique en période de pandémie, spécifiquement en contexte de confinement. Les éléments d’intérêt sont : les facteurs de risque associés à la maltraitance psychologique, l’expérience vécue par les familles pendant la pandémie et les effets sur les signalements reçus par la protection de la jeunesse. L’amélioration des connaissances sur les répercussions de la COVID-19 sur la maltraitance psychologique permettra de développer des programmes de prévention et d’intervention mieux adaptés à l’éventualité d’une reprise des mesures sanitaires ou encore d’une autre crise d’envergure dans le futur. Les intervenants pourront agir plus efficacement auprès des familles à risque et ainsi limiter les conséquences associées à la maltraitance psychologique sur le développement et la santé mentale des victimes.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".