Social workers’ peculiar contribution to ethnographic research
Notice bibliographique
Résumé
Over generations, social workers have borrowed theories from sociology. However, sociologists have generally avoided borrowing theory from social work. By beginning with social work practice wisdom, we can unfold the complex elements organizing social work practice and by extension ethnographic research. Complexity and resulting uncertainty are antidotes for theoretical purity. Practice as grounded in life, that of client’s and social workers is inherently “dirty”, i.e., messy, disorganized, confusing, unfolding, and uncertain. Understandings and practices are accomplished in a connection of self to a profession, agency/organization, mandate and purpose, and ethical orientation, in interaction with colleagues and clients. Social workers take sides as they are grounded in an ethic of care. The challenge of developing an ethical practice in the face of difference, disagreement, disjunction, and conflict lead social workers to bracket, and hence reflect on the putative coherence of a “life world.” Face-to-face work with individuals rather than being a liability provides a source of knowledge and wisdom to inform social science generally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,082 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,028 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».