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Enregistrement W2883630254 · doi:10.31265/jcsw.v12i1.145

Constructing Family from a Social Work Perspective in Child Welfare

2017· article· en· W2883630254 sur OpenAlexaffabout
Randy Johner, Douglas Durst

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Social Work · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial workStatuteChild protectionAgency (philosophy)Public relationsFocus groupFamily lifeSociologyWelfareHarmTransformative learningSocial policyQualitative researchPolitical scienceLawGender studiesSocial sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transformative reality of diverse Canadian families is outpacing national and provincial statutes and policies. Social workers in child welfare agencies are faced with the complex task of making decisions about families while working within the confines of national/provincial statutes and social policies, as well as within agency structures. They attempt to balance the rights of diverse Canadian families and still protect children at risk of harm with the principle of the ‘best interest of the child’. The purpose of this qualitative case study was to explore the construction of ‘family’ and decisions about family life in protection services from the perspective of professional social workers in the prairie region of Canada. Social workers from several urban communities were invited to participate in focus groups. During the focus group discussions, themes of social worker’s nuanced and somewhat fluid understandings of family did not always converge with current legal and professional notions of families. Study findings suggest that social workers’ construction of family and the decisions they make about family life involve three primary themes: ‘acceptance of diverse understandings of family’; ‘safety and the best interest of the child’, and ‘professional discretionary decisions’

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0140,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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