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Enregistrement W3173001920 · doi:10.1080/15228835.2021.1931635

Social Work and Technology: Using Geographic Information Systems to Leverage Community Development Responses to Hate Crimes

2021· article· en· W3173001920 sur OpenAlex
Judith M. Dunlop, Derek Chechak, William J. Hamby, Michael J. Holosko

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Technology in Human Services · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensThe King's UniversityCentre for Addiction and Mental HealthWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeverage (statistics)Geographic information systemSAFERPsychological interventionWork (physics)Social workPublic relationsKnowledge managementComputer sciencePolitical sciencePsychologyComputer securityGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study highlights technology use in community development showing how social workers, police, and neighborhood residents promote safer neighborhoods. The approach used was geographic information systems (GIS) to target specific neighborhoods characterized as needing timely interventions. GIS is a technological sub-specialty and form of spatial cartography allowing data to be stored, manipulated, and visually displayed. This article focuses on how social workers can apply such approaches to enhance their communities and neighborhood residents. We offer a case study of a hate crimes project in Canada that brought together university researchers and a local police service into a research project, designed to identify specific neighborhood places where hate crimes were occurring. We propose that community social workers can form meaningful partnerships with technology experts and leverage this relationship into an expanded practice skill with tangible improvements to the communities they work with.

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.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,314 · 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