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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 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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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