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Enregistrement W3080768734 · doi:10.1177/0020872820949614

Practising ethically during COVID-19: Social work challenges and responses

2020· article· en· W3080768734 sur OpenAlexaff
Sarah Banks, Tian Cai, Ed de Jonge, Jane Shears, Michelle Shum, Ana M. Sobočan, Kim Strom, Rory Truell, María Jesús Úriz Pemán, Merlinda Weinberg

Notice bibliographique

RevueInternational Social Work · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilDurham University
Mots-clésDignityAutonomySocial workGlobePublic relationsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Work (physics)Service providerService (business)Right to privacySociologyPolitical scienceBusinessPsychologyMarketingLawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article draws on findings of an international study of social workers’ ethical challenges during COVID-19, based on 607 responses to a qualitative survey. Ethical challenges included the following: maintaining trust, privacy, dignity and service user autonomy in remote relationships; allocating limited resources; balancing rights and needs of different parties; deciding whether to break or bend policies in the interests of service users; and handling emotions and ensuring care of self and colleagues. The article considers regional contrasts, the ‘ethical logistics’ of complex decision-making, the impact of societal inequities, and lessons for social workers and professional practice around the globe.

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)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,149
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,149
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0360,033
Communication savante0,0160,008
Science ouverte0,0040,031
Intégrité de la recherche0,0080,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations312
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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