Using intuition in social work decision making
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».