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Enregistrement W2023468188 · doi:10.1177/1468017314539082

Supervision conversations about social justice and social work practice

2014· article· en· W2023468188 sur OpenAlexafffundabout
Heather Hair

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Work · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSocial workPublic relationsSocial philosophySociologyManagerialismNarrativeSocial psychologySocial relationPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary In today’s environment dominated by managerialism and fiscal restraint, actualizing the principle of social justice has become a daunting task for social workers. Supervision has been identified as a promising site for enacting social justice, but evidence is lacking that supervision conversations support socially just practice. A concurrent mixed model nested research design was used to explore the needs of social workers for supervision conversations about social justice and practice. A mixed method web-survey on supervision was completed by 636 social workers from a broad spectrum of social work practice settings and geographical locations in Ontario, Canada. Quantitative data and written responses from open-ended questions are presented as an integrated narrative. Findings The results demonstrate that social worker participants shared a need for supervisors to promote and provide space for conversations about multiple aspects of social justice and practice. This need for a social justice focus had not been currently or recently experienced by a significant number of participants who worked in a variety of settings. Applications In response to the findings and their inferences, implications for supervision knowledge, practice and policy development are provided that could help social workers better actualize social justice in their day-to-day practice.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,009
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations42
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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