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Enregistrement W1984672359 · doi:10.1300/j394v03n03_02

Information Technology and Social Work—The Dark Side or Light Side?

2006· article· en· W1984672359 sur OpenAlexaff
Rick Csiernik, Patricia Furze, Laura Dromgole, Giselle Marie Rishchynski

Notice bibliographique

RevueJournal of Evidence-Based Social Work · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensThe King's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaceConfidentialityEnthusiasmPublic relationsSkepticismSocial workWorkloadIdeologyWork (physics)Resistance (ecology)Internet privacyInformation technologyPsychologyEngineering ethicsSociologyMedical educationPolitical scienceSocial psychologyMedicineEngineeringComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The transition from industrial society to information society has had a significant impact upon social work. Benefits emerging have included simplified recording and assessment, electronic advocacy, interactive distance education opportunities and online group work and supervision. However, information technology can also be socially isolating and has led to new social issues including the creation of a false sense of safety, particularly among children and adolescents. Other concerns include the increased pace of work, the role of e-counselling and the emergence of a technologically inspired generation gap between new and established workers. Three focus groups, comprised of new BSW candidates, experienced part-time MSW candidates and field practice educators, were held to explore these issues. Themes generated included concerns regarding confidentiality, workload, and the compromising of basic social work practice and the therapeutic relationship. However, technology was also seen as having the potential to support geographically isolated clients and those with disabilities as well as providing another mechanism to connect with adolescents. Technology is ideology and while its advance is inevitable, social workers need to maintain a healthy scepticism while avoiding both unhealthy enthusiasm and unnecessary resistance, as technology will continue to create both challenges and opportunities for the profession.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,006
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeSans objet
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

Citations42
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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