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Enregistrement W2116273620 · doi:10.1002/jcop.20151

Blending ameliorative and transformative approaches in human service organizations: A case study

2007· article· en· W2116273620 sur OpenAlexaff
Scotney D. Evans, Carrie E. Hanlin, Isaac Prilleltensky

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Psychology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningEmpowermentHuman servicesAction (physics)Process (computing)Service (business)Public relationsEconomic JusticeCitizen journalismValue (mathematics)Participatory action researchAction researchSociologyPsychologyBusinessPolitical scienceMarketingPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes the challenges and benefits of an action‐research project with a Nashville‐based nonprofit human service organization. In our view, outmoded human service organizations are in serious need of innovation to promote psychological and physical wellness, prevention of social problems, empowerment, and social justice. This project aims to develop and evaluate value‐based organizational processes and outcomes designed to transform human services. Although the goal of moving human services from ameliorative to transformative approaches is invigorating, our efforts have revealed expected and unexpected barriers to this process of change. Two main barriers are a strong cultural current working against change and irregular pacing of the change efforts. Positive outgrowths of the project include a new organizational philosophy that includes attention to issues of justice and equality, and changing individual and organizational beliefs and practices. Clear messages regarding the changes desired and a highly participatory process have facilitated these initial outcomes. © 2007 Wiley Periodicals, Inc.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0210,011
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,005
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 Opus0,325
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations68
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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