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Enregistrement W1928009214 · doi:10.3968/j.ccc.1923670020080404.004

Exploration of Social Work on Disaster Relief and Reconstruction

2010· article· en· W1928009214 sur OpenAlexvenueno aff
Zhu Jing-jun

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSocial workPolitical scienceSociologyLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of disaster on human beings is tremendous. With the advent of disaster, individuals or family members will suffer life-threatening, property loss, organization breakdown, community relationship disintegration and Psychological trauma. Disaster relief provides an opportunity to social work. Through personal experiences on social work services provided in Sichuan disaster areas, this paper discusses social work theory, methods and goals on disaster relief. Key words: Disaster Relief; Community Reconstruction; Social Work Resume: L'impact de la catastrophe sur l'etre humain est enorme. Avec l'avenement de la catastrophe, des individus ou des membres de la famille subissent le danger pour la vie, la perte de biens, la decomposition des organisations, la desintegration des relations communautaires et les traumatismes psychologiques. Le secours en cas de catastrophe offre une occasion de travail social. Grâce a des experiences personnelles sur les services sociaux fournis dans les zones sinistrees du Sichuan, cet article traite de la theorie du travail social, les methodes et les objectifs de secours en cas de catastrophe. Mots-cles: secours en cas; de catastrophe; reconstruction communautaire; travail social 摘 要:災難對人類的影響巨大,在災難來臨之際人類個人或者家庭成員的生命受到威脅,財產遭受損失,組織 破碎社區關係解體,生態環境被破壞,造成心理創傷等等。災害救助為社會工作提供了契機。本文通過筆者在四 川災區社會工作服務的親身經歷,探討災難救助中社會工作理論、方法和目標。 關鍵詞:災難救助;災區重建;社會工作

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0110,018
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,348 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
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