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Enregistrement W1826361587 · doi:10.61611/2165-4611.1083

The Development of Dual and Multiple Relationships for Social Workers in Rural Communities

2015· article· en· W1826361587 sur OpenAlexafffundabout
Tammy Piché, Keith Brownlee, Glenn Halverson

Notice bibliographique

RevueContemporary Rural Social Work Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of CalgaryLakehead University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCLARITYDual (grammatical number)Mental healthSocial workPsychologyEmpirical researchSocial psychologyPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mental health professionals who work in small, rural communities often have to contend with dual and multiple relationships. The more integrated service providers are within the community, the more likely they will encounter overlapping personal and professional relationships with clients. Although there is extensive literature on the potential risks of dual and multiple relationships, little empirical evidence exists which addresses the contextual factors that specifically lead to these relationships in rural social work practice. This qualitative study explored the experiences of twelve social workers or social service workers practicing in northern and northwestern Ontario. Findings provide some insight into the complexity and dynamics of dual and multiple relationships in small towns, as well as worker perspectives on the specific contextual circumstances that result in mental health workers encountering these relationships. The unique contribution of this paper to the literature is to highlight factors that increase the likelihood of dual and multiple relationships when they are not as obvious as a clear and immediate conflict of interest. Greater clarity about such precipitating factors will contribute to supervision, training, and sound policy development informed by contextual sensitivity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0090,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,227
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,152 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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