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Enregistrement W2163860857 · doi:10.1111/j.1365-2206.2007.00539.x

Achieving permanency for youth in foster care: assessing and strengthening emotional security

2008· article· en· W2163860857 sur OpenAlexaff
Lauren Frey, Gretta Cushing, Madelyn Freundlich, Eliot Brenner

Notice bibliographique

RevueChild & Family Social Work · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensCasey House
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoster careLegal guardianAgency (philosophy)Foster parentsWelfareSocial workPsychologyEmotional securitySocial WelfareSocial psychologyPublic relationsDevelopmental psychologySociologyPolitical scienceNursingMedicineLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT For some youth in foster care, the closest family or family‐like relationships are with the foster parents with whom they have lived for extended periods of time. Nonetheless, child welfare agencies often do not explore these relationships and the potential they may hold for youth for legal permanence through adoption or guardianship. Recognizing that social workers often lack resources to help them initiate permanency conversations, Casey Family Services, a direct service child welfare agency in the USA, developed a tool that social workers can use to explore youth's sense of emotional security with their foster parents and foster parents' sense of claiming and attachment with youth in their care. The research literature that suggests that emotional security is a critical component of successful permanence provided the foundation for the development of the Belonging and Emotional Security Tool (BEST). When used with youth and foster parents, the BEST was found to advance meaningful permanency conversations. The authors provide case examples of its use and discuss future directions for using the BEST and broadening its application.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
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

Citations38
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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