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Enregistrement W3108774331 · doi:10.5195/jcycw.2012.45

Workforce Crisis and Opportunity

2020· article· en· W3108774331 sur OpenAlexaff
Frank Eckles, Cindy Carraway-Wilson, Debbie Zwicky, Madeleine Rybicki, Carol Stuart, Dale Curry, Andy Schneider-Muñoz, Tony Rodgers, Jean Carpenter-Williams, Pamela Clark, Michael Gaffley

Notice bibliographique

RevueJournal of Child and Youth Care Work · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDiverse Educational Innovations Studies
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceCredentialingField (mathematics)Workforce developmentEngineering ethicsProfessional associationPolitical sciencePublic relationsMedicineMedical educationEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Child and youth care (CYC) practice significantly contributes to the well-being of children, youth, families, communities, and businesses in the United States. Research conducted over the past 15 years has documented systemic problems that limit the availability of a well-prepared, competent workforce to meet the needs of the rapidly expanding field of CYC. Recent practitioner-led efforts have focused on field building by defining the field of practice, describing the body of knowledge and skills, establishing professionally sanctioned ethics and practice standards, and implementing a national professional credentialing system. This article describes the current state of the field and proposes a vision of a national effort to unify professional development across the field, highlighting current trends, milestones, challenges, and priorities. The current evolution of the CYC profession holds great promise in creating a unified approach to workforce development that can significantly impact the emergence of a competent workforce.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,188 · 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.

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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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