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Enregistrement W2952905066 · doi:10.22329/csw.v6i1.5654

Discourse Analysis in Critical Social Work: From Apology to Question

2019· article· en· W2952905066 sur OpenAlexaffvenue
Amy Rossiter

Notice bibliographique

RevueCritical Social Work · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpistemologySociologyCritical consciousnessContext (archaeology)Critical reflectionSet (abstract data type)Social practiceReflection (computer programming)Relation (database)Critical discourse analysisPoliticsPolitical sciencePedagogyIdeologyComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper concerns the relation between critical reflective practice and social workers’ lived experience of the complicated and contradictory world of practice. I will outline how critical reflection based on discourse analysis may generate useful perspectives for practitioners who struggle to make sense of the gap between critical aspirations and practice realities, and who often mediate that gap as a sense of personal failure. I will describe two examples of discourse-based case studies, and show how the conceptual space that is opened by such reflection can help social workers gain a necessary distance from the complexity of their ambivalently constructed place. Discourse analysis can provide new vantage points from which to reconstruct practice theory in ways that are more consciously oriented to our social justice commitments. I understand these vantage points in the case studies I will describe as: 1) an historical consciousness, 2) access to understanding what is left out of discourses in use, 3) understanding of how actors are positioned in discourse, all leading to: 4) a new set of questions which expose the gap between the construction of practice possibilities and social justice values, thus allowing for a new understanding of the limitations, constraints and possibilities within the context of the practice problem.

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)0,127
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1270,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0120,008
Études des sciences et des technologies0,0210,179
Communication savante0,0410,046
Science ouverte0,0060,023
Intégrité de la recherche0,0110,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,420 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations150
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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