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Enregistrement W2922519189 · doi:10.1093/bjsw/bcz016

Keeping the Boss Happy: Black and Minority Ethnic Students’ Accounts of the Field Education Crisis

2019· article· en· W2922519189 sur OpenAlexafffundabout
Sinthu Srikanthan

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Social Work · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRetrenchmentSocial workContext (archaeology)Ethnic groupSociologyPublic relationsPolitical scienceEconomic growthPublic administrationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Social work field education, the mandatory, practice-based component of accredited schools of social work, is in a state of crisis. Welfare state retrenchment has reduced the social and health service sectors’ capacity to provide field education placements. Concurrently, increasing student enrollment in and the expansion of social work programmes in the academy have increased the demand for field education. Whilst the service and academic sectors have developed a range of formal and informal relationships to cope with the crisis that often benefit workers in both domains, the implications for students, especially those who are Black and Minority Ethnic (BME), remain largely unknown. This article reports findings from institutional ethnographic research based on textual analyses and interviews with five BME students from a school of social work in Southern Ontario who were engaged in securing field education placement. A central finding of the study was that racial categories and hierarchies are reproduced across placement settings and in the sorting process of students into placement settings itself, adding to the work of BME social work students. The findings implicate the institutional practices and context of field education in the production of a racially stratified labour market in social work field education.

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)0,006
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0320,019
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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