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Enregistrement W2182309215 · doi:10.7202/1071405ar

A Social Work student’s developing understanding of Fetal Alcohol Spectrum disorder from medical and social perspectives and implications for practice

2020· article· en· W2182309215 sur OpenAlexaffvenue
Andrew Wilson

Notice bibliographique

RevueFirst Peoples Child & Family Review An Interdisciplinary Journal Honouring the Voices Perspectives and Knowledges of First Peoples · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPsychological interventionSocial workFetal Alcohol Spectrum DisorderPsychologyHuman servicesService (business)Social WelfareMedical educationMedicinePsychiatryPregnancyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on FASD has focused on medical/scientific findings (Gallicano, 2010; Jones, & Smith, 1973; Streissguth, Bookstein, Barr, Sampson, O’Malley, & Young, 2004). Continued medical research is thought to be helpful to our understanding of the origins of FASD and the interventions that help to address the psychosocial needs of persons with FASD. However, this paper stresses the need to also focus on the social aspects of FASD and the implications for human service workers who provide support for persons with FASD and their families. Gough and Fuchs (2006) indicate that although there is a growing prevalence of FASD-related disabilities, there is not a substantive knowledge base on child welfare practice in response to FASD. The need for human service workers to look beyond identifying a condition and addressing symptoms is emphasized. The author suggests human service workers need to prepare to work with children with FASD by reflectively appreciating the economic, legal, and cultural influences affecting persons as well as medically- and evidenced-based interventions.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0060,017
Communication savante0,0080,014
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0080,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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