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Enregistrement W3016730259 · doi:10.1093/bjsw/bcaa020

Practitioner Emotions in Penal Voluntary Sectors: Experiences from England and Canada

2020· article· en· W3016730259 sur OpenAlexaffabout
Philippa Tomczak, Kaitlyn Quinn

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Social Work · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBritish AcademyUniversity of NottinghamLeverhulme Trust
Mots-clésVoluntary sectorWorkforcePublic relationsTurnoverWelfareSocial WelfareBusinessPolitical scienceManagementEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mixed economies of welfare have seen increasing numbers of service users funnelled into voluntary, rather than statutory sector services. Many service users with (complex) human needs now fall within the remit of ill-researched voluntary organisations that are rarely social work led. Voluntary sector practitioners comprise a large and rising proportion of the social services workforce, but their experiences have received minimal analysis. Despite the importance of emotions across the helping professions, voluntary sector practitioners’ emotional experiences are largely unknown. We address this gap, using an innovative bricolage of original qualitative data from England and Canada to highlight how ‘emotions matter for penal voluntary sector (PVS) practitioners across diverse organisational roles, organisational contexts, and national jurisdictions’. We examine the emotions of paid and volunteer PVS practitioners relating to their (i) organisational contexts and (ii) relationships with criminalised service users. Problematising positive, evocative framings of ‘citizen participation’, we argue that continuing to overlook voluntary sector practitioners’ emotions facilitates the downloading of double neo-liberal burdens—‘helping’ marginalised populations and generating the funds to do so—onto individual practitioners, who are too often ill-equipped to manage them.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes 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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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