Core SSW Services Working Paper: Referral, Screening, Assessment, & Service Delivery Process (RSASD) for School Social Workers
Notice bibliographique
Résumé
The framework offered here is rooted in a variety of sources, primary among them my own research on SSW practice, consultation with the PLC Project Advisory Board, and the ongoing work with the various PLCs here in Ontario. I am grateful for all the different PLC members, co-leads, and outside research and practice experts that helped form this draft framework. Ontario SSW Managers and the 70+ Professional Learning Community (PLC) members identified significant concerns with how SSW struggled to manage the different expectations of their “host setting.” A primary concern was the lack of control many SSW reported having with how their caseload came about, specifically in how referrals were made for SSW services. This Plain Language Summary (PLS) will detail the key components of the proposed new Referral, Screening, Assessment, and Service Delivery process (RSASD). Drawing on the work of Dr. Kelly the leadership of the Assessment/Criteria PLC, we will identify the best evidence-informed practices (EIP) in screening and assessing student clinical concerns, and suggest some best practices that formed the basis for our new RSASD model. The EIP in each PLS will also be aligned where applicable with the evidence-based practice (EBP) Common Elements identified by School Mental Health-Assist (SMH-ASSIST). Additional recommendations for further reading and implementation strategies are included in the PLS, while a more extensive annotated bibliography and related materials are included elsewhere as part of all of the Ontario SSW PLC ToolKits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».