MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3162126552 · doi:10.1080/13691457.2021.1918066

Using intuition in social work decision making

2021· article· en· W3162126552 sur OpenAlexaff
Alessandro Sicora, Brian J. Taylor, Ravit Alfandari, Guy Enosh, Duncan Helm, Campbell Killick, Olive Lyons, Judith Mullineux, Jarosław Przeperski, Michael Rölver, Andrew Whittaker

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Social Work · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntuitionJudgementHeuristicsPsychologyTacit knowledgeRationalityEpistemologySocial psychologyKnowledge managementComputer scienceCognitive science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social workers must make ‘justifiable’ decisions, but ‘intuition’ is also important in assessment, decision making and working with risk. We discuss intuition within professional judgement as being part of our cognitive faculties; emotionally-informed reasoning processes connecting workers with clients and families; and intuition making use of internalised learning. Challenges discussed include intuition as a taboo topic; communicating intuition-based judgements within group decision processes; and lack of models for integrating intuition with explicit use of knowledge. To develop the professional knowledge base on professional judgement, the paper considers six theoretical frameworks which might be used to conceptualise intuition within social work decision making, including: (1) the ‘tacit knowledge’ of sociological discourse; (2) intuition as ‘sense-making’; (3) internalisation of learning; (4) conceptual schemas from neuroscience; (5) Kahneman’s ‘thinking fast and slow’; and (6) decision heuristics. Intuition is discussed in the context of supervision and organisational governance; use of assessment tools and processes; creation of mental models for practice; implications for education and training; and further research. Although the profession must continue to develop its ability to use the best knowledge to inform practice, a psycho-social rationality model may be required to conceptualise internalised ‘intuitive’ judgement processes in practice.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Social WorkMême sujetSocial Work Education and PracticeTravaux en français237 207