Best Practices in Promoting Disability Inclusion Within Canadian Schools of Social Work
Notice bibliographique
Résumé
The profession of social work has a long history of work with "clients" with disabilities, but unfortunately, this history often has not included strong advocacy for their rights and creating a place as colleagues within Schools of Social Work (Dunn, Hanes and MacDonald, 2003). From a critical disability perspective and a view of disability as being socially constructed, the profession and its educational institutions need to rethink their approach to students, faculty and staff with disabilities (May & Raske, 2005). Best practices in accessibility, accommodation and inclusivity will be explored within Canadian Schools of Social Work. Knowledge shared in this article was derived from a critical review of the literature, a survey of Schools of Social Work in Canada (Dunn, Hanes, Hardie, and MacDonald, 2006), and a National Best Practices conference (Dunn, Hanes, Hardie, Leslie, and MacDonald, J, 2004). Disability inclusion within Schools of Social Work is explored in five main areas: 1) recruitment and admissions; 2) accommodation; 3) curriculum; 4) field placements; and 5) retention, graduation and meaningful employment. While the specific focus is on social work education the principles and practices can be applied to other disciplines within the academy and beyond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,054 | 0,016 |
| Communication savante | 0,016 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».