Taux de placement des enfants hors de leur foyer familial : analyse des données administratives nationales du système de protection de l’enfance au Canada
Bibliographic record
Abstract
Introduction Dans le cadre de l’approche en santé publique en matière de protection de l’enfance, il est essentiel de recueillir des données sur les enfants placés hors de leur foyer familial afin d’évaluer les tendances à l’échelle de la population, de comprendre les facteurs à l’origine des inégalités sociales et de santé et d’analyser les conséquences pour les enfants et les familles. Nous avons analysé des données administratives provenant de l’ensemble du Canada pour décrire la population des enfants placés hors de leur foyer familial, estimer et comparer les taux de placement hors du foyer familial par province ou territoire, année, sexe ou genre, groupe d’âge et type de placement. Méthodologie Nous avons effectué une analyse transversale des données basées sur des dénombrements ponctuels dans toutes les provinces et tous les territoires pour la période 2013-2014 à 2021-2022. Nous avons utilisé des fréquences et des pourcentages pour décrire la population d’enfants (et de jeunes jusqu’à 21 ans) placés hors de leur foyer familial et nous avons estimé les taux globaux et les ratios de taux. Résultats Nous estimons qu’au Canada, 61 104 enfants étaient placés hors de leur foyer familial au 31 mars 2022. Le taux national de placement des enfants hors de leur foyer familial était de 8,24 enfants pour 1 000. Les variations de taux par province et territoire étaient importantes et ont changé au fil du temps. Les taux les plus élevés ont été relevés chez les garçons ainsi que chez les enfants de 1 à 3 ans et chez les jeunes de 16 et 17 ans. Si les familles d’accueil sont restées le type de placement le plus courant, le placement dans la parenté a représenté une part croissante des placements. Conclusion Cette analyse a montré que les données administratives sont utilisables pour produire des indicateurs nationaux sur les enfants encadrés par le système de protection de l’enfance au Canada. Ces données sont utilisables aussi pour mesurer les progrès en matière d’équité sociale et de santé pour les enfants et les jeunes du Canada.
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 | 0.005 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.018 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".