Barriers to knowledge acquisition and utilisation in child welfare decisions: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Summary Permanency decisions in child welfare are recognised as being challenging. Nevertheless, society and the profession expect that professional judgements should be of the highest quality, consistent, reliable, fully justified and informed by evidence of what works, particularly where decisions are potentially life-changing. However, barriers to knowledge acquisition and utilisation exist, preventing practitioners from gaining the full range of knowledge they require, leading to permanency decisions being interventionist and protectionist in orientation (author, 2020). Think-aloud protocols and semi-structured interviews, in conjunction with a vignette, were used with social workers ( N = 17) in statutory services to explore barriers to knowledge acquisition and utilisation in permanency decisions for children in state care. Findings The main barriers to knowledge use were (1) misunderstanding or misuse of theory, (2) limitations in training and learning and (3) organisational issues. Applications By developing a real-world understanding of the barriers and listening to the views of the professionals themselves, we can begin to realistically inform policy and practice, with the aim of decreasing the barriers to knowledge acquisition and utilisation in permanency decision-making. If we appreciate the barriers to knowledge acquisition and utilisation in permanency decision-making more fully, then perhaps we can reduce them, thereby facilitating more fully informed decisions that best serve the individual needs of children and their families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».