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Enregistrement W3037923616 · doi:10.1080/26408066.2020.1781728

Attitudes, Self-Efficacy, and Feasibility: Exploring Social Work Students’ Perceptions of Evidence-Based Practice

2020· article· en· W3037923616 sur OpenAlexaff
Nancy Lin

Notice bibliographique

RevueJournal of Evidence-Based Social Work · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisPsychologySelf-efficacyDehumanizationSocial workQualitative researchMedical educationIdentity (music)Organizational culturePerceptionEvidence-based practiceResource (disambiguation)PedagogySocial psychologySociologyPublic relationsMedicinePolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The literature on evidence-based practice (EBP) in social work indicates a complex relationship between practitioners' attitudes, views on feasibility, and self-efficacy related to EBP implementation. METHOD: Qualitative interviews and a self-report questionnaire were completed with 8 social work students. A conceptual framework of their perceptions was developed through thematic analysis. RESULTS: Participants reported mixed EBP attitudes, as both a practice "ideal", but also oppressive, rigid, and dehumanizing. Low confidence regarding research skills affected participants' self-efficacy. Resource constraints impacted feasibility through organizational culture and available practice-relevant research. DISCUSSION: EBP misconceptions critically impacted educational practices, organizational culture, and practitioners' attitudes. Comprehensive education mindful of professional identity may address misconceptions and enhance self-efficacy. EBP-enabling organizational change and practice-relevant research may alleviate resource constraints. CONCLUSION: Research should expand on how EBP attitudes and social work identity intersect, the impact of research skills on self-efficacy, and EBP barriers and facilitators in education and organizations.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,428
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,048 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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