Poetically Teaching/Doing the Profession of Social Work as a Joyful UnDisciplined Discipline-Jumper and Genre-Jumper 1
Notice bibliographique
Résumé
...We expect our students to upgrade their knowledge and skills over their careers, yet do not help them acquire effective self-directed learning skills. There is little integration of knowledge in social work education or coordination of teaching. The curriculum is broken into individual parts - policy, methods, research – with few efforts to integrate them. There is a lack of integration between class and field. There has long been an ‘add-on’ approach in social work education, in which we simply add new content, resulting in an unintegrated and (often) indigestible mix. This fragmentation gets in the way of learning (e.g. seeing the interrelationships among different areas). Obscurantism abounds... Key aims espoused often remain undefined... ...because there are different views about what social justice is, pursuing vague, related outcomes inevitably involves imposing some people’s view of social justice on others. (Gambrill, 1997, p. 320) Social Workers are employed in non-profit organizations, government offices, and in private practice. We engage with individuals, families, groups, communities. Social workers 2 engage with people in every phase of the life cycle; in every community; in every lie and truth told to, and by, humans. We do international work with relief or disaster care organizations. We are the people touching the troubles of the whole world; and all those worlds of troubles touch the insides of us. One of my students concisely summarized some of the problematics of our profession. We’re seen, she said, as: “Child / Baby snatchers. Bleeding hearts. Women/female. Intrusive. Controlling. Uncaring. Unnerving. Bound by rules and regulations. Condescending. Or: we’re not acknowledged at all!”
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».