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Enregistrement W1999582511 · doi:10.1080/15548732.2013.798246

Social Work Education and Public Child Welfare: A Review of the Peer-Reviewed Literature on Title IV-E Funded Programs

2013· review· en· W1999582511 sur OpenAlexfundno aff
Robin M. Hartinger-Saunders, Peter Lyons

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Child Welfare · 2013
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésWelfareSocial workSocial WelfarePublic relationsPolitical scienceWork (physics)SociologyPublic administrationLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collaboration between public child welfare agencies and social work education is not a new strategy. The relationship was kindled in the 1909 White House Conference and enshrined in Title IV-E support for social work education for public child welfare workers (Adoption Assistance and Child Welfare Act of 1980 1979. Retrieved from http://www.govtrack.us/congress/bills/96/hr3434H.R. 3434—96th Congress: Adoption Assistance and Child Welfare Act of 1980 [Google Scholar]). Federal support for the preparation of social workers in the field of child welfare can be traced as far back as 1935 with the inception of the Child Welfare Provisions of the Social Security Act (Zlotnik, 2002 Zlotnik, J. L. 2002. Preparing social workers for child welfare practice: Lessons from a historical review of the literature. Journal of Health & Social Policy, 15(3/4): 5–21. [Crossref], [PubMed] , [Google Scholar]). Although IV-E program evaluation research remains small, the contributions of existing studies have added to the field. This review highlights those contributions and accentuates the need to improve research efforts in terms of designs rigor, including sample size, power, effect size, instrumentation, analyses, and outcomes. In addition, it underscores the need to move forward in connecting outcomes to families and children by focusing on safety, permanence, and well-being.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,321 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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