Registratie en monitoring van kindermishandelingszaken: Een kwalitatieve studie naar beleid en systemen in het buitenland
Bibliographic record
Abstract
De overheid is zich bewust van de problemen inzake registratie en monitoring van kindermishandelingszaken in de justitieketen en wil hierin verandering brengen. Een eerste stap naar verbetering van het systeem kan bestaan in het onderzoeken hoe registratie en monitoring van kindermishandelingszaken verlopen in het buitenland. Dit project is een uitwerking van deze eerste stap en heeft twee doelen. Ten eerste worden voorbeelden gegeven van hoe in het buitenland zaken van kindermishandeling worden geregistreerd en gemonitord. Hierbij wordt niet alleen gekeken naar justitie, maar ook naar de kinderbescherming binnen de sociale sector (welzijn). Ten tweede is onderzocht welke systemen van registratie en monitoring relevant kunnen zijn voor de Nederlandse context, met bijzondere aandacht voor recente innovaties.Er zijn dertien landen in de steekproef geïncludeerd: België (regio Vlaanderen), Canada, Denemarken, Duitsland, Engeland, Finland, Frankrijk, Griekenland, Ierland, Noorwegen, Verenigde Staten, Zweden en Zwitserland.
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 | 0.015 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".