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Enregistrement W2987235485 · doi:10.1111/gec3.12475

Working social assemblages: Towards a new geography of social work

2019· article· en· W2987235485 sur OpenAlexaff
Gavin J. Andrews

Notice bibliographique

RevueGeography Compass · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)SociologyTypologyEpistemologyHumanismWork (physics)Subject (documents)Social geographySocial changeTransition (genetics)Human geographySocial sciencePolitical scienceEngineeringAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper explores possibilities for extending the geographical imagination in academic studies of social work. It notes how current “geographical” research is extensive and diverse—including interests in social and natural environments, practice settings, and global issues—but argues for a change whereby it is more explicitly informed by, and cast as, human geography. Part of this change would involve a transition in basic enterprise, whereby researching social work geographically shifts from being a one‐way effort on the part of academic social workers, to being a two‐way project also involving geographers. Another part would be an important theoretical transition whereby a broadly posthumanist geographical imagination is developed. Moving beyond humanistic privileging of a sovereign subject, this might emphasise distributed agency and a range of more‐than‐human actors, processes, and forces. Specifically, with this theoretical transition in mind, adopting a recently developed posthumanist theoretical typology, attention is paid to how research might be framed around three spatial processes always at play in the emergence and expression of social work. For each of these processes, resonance is acknowledged in existing social work literature, and final consideration is given to quite specific questions that could be asked and expertise that could be tapped.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études 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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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