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Enregistrement W2028561650 · doi:10.1093/bjsw/bcv015

Enacting Firm, Fair and Friendly Practice: A Model for Strengths-Based Child Protection Relationships?

2015· article· en· W2028561650 sur OpenAlexaffabout
Carolyn Oliver, Grant Charles

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Social Work · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColumbia universityLibrary scienceSocial workSociologyWork (physics)Media studiesLawHistoryPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strengths-based solution-focused approaches are gaining ground in statutory child protection work, but few studies have asked front line practitioners how they navigate the complex worker-client relationships such approaches require. This paper describes one component of a mixed-methods study in a large Canadian statutory child protection agency in which 225 workers described how they applied the ideas of strengths-based practice in their daily work. Interviews with twenty-four practitioners were analysed using an interpretive description approach. Only four interviewees appeared to successfully enact a version of strengths-based practice that closely mirrored those described by key strengths-based child protection theorists and was fully congruent with their mandated role. They described navigating a shifting balance of collaboration and authority in worker-client relationships based on transparency, impartial judgement, attentiveness to the worker-client interaction and the value that clients were fellow human beings. Their accounts extend current conceptualisations of the worker-client relationship in strengths-based child protection work and are congruent with current understandings of effective mandated relationships. They provide what may be a useful model to help workers understand and navigate relationships in which they must reconcile their own authority and expertise with genuine support for the authority and expertise of their clients.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0140,069
Communication savante0,0200,017
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations37
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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