MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2910164756 · doi:10.1111/ijsw.12372

Mapping social work education in the West Africa region: Movements toward indigenization in 12 countries’ training programs

2019· article· en· W2910164756 sur OpenAlexaff
Mark Canavera, Bree Akesson, Debbie Landis, Miranda Armstrong, Elizabeth Meyer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Welfare · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesUNICEF
Mots-clésIndigenizationSocial workWorkforceIndigenousEconomic growthSocial WelfareWelfareTraining (meteorology)Field researchWork (physics)Political scienceSociologySocioeconomicsGender studiesSocial scienceGeographyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the results of a systematic mapping of social work training programs in countries throughout West Africa, a region historically under‐represented in global discussions of the social welfare workforce. The research illuminates how social workers and related professionals are trained to engage in social work practice in a number of West African countries. The research was conducted in two phases. In the initial phase, the research team collected documents from 12 West African countries and conducted phone interviews with relevant individuals. The second phase included field research in five West African countries − Burkina Faso, Côte d’Ivoire, Ghana, Nigeria, and Senegal − where the research team conducted semi‐structured interviews and group discussions with 253 individuals. Framed by indigenization theory, this study describes social service training institutes in West Africa and highlights the varying degrees to which programs have been adapted to indigenous and endogenous realities in the postcolonial era.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,003
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Social WelfareMême sujetSocial Work Education and PracticeTravaux en français237 207