The Impact of the COVID-19 Pandemic on Social Workers at the Frontline: A Survey of Canadian Social Workers
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Social workers are facing increasingly complex client needs during the coronavirus disease of 2019 (COVID-19) pandemic. Because of the social distancing requirements of the pandemic, social workers have undergone transformative changes in practice with the rapid uptake of virtual technologies. The objective of our study was to understand the experiences of social workers during the first-wave of the COVID-19 pandemic. We conducted a cross-sectional, web-based survey, comprised of close-ended and open-ended questions. Survey participants included social workers who were the members of a provincial social work association in Ontario, Canada. With n = 2,470 participants, the response rate was close to 40 per cent. Descriptive statistics were conducted on the close-ended questions. Two open-ended questions were coded using the thematic analysis. Nine themes were identified on the impact to social worker’s employment status: increased work-load; loss of employment; redeployment to new settings; early retirement; concern for personal health and safety; social workers in private practice seeing fewer clients; personal caregiving responsibilities; limiting recent graduates’ employment potential and social workers experiencing new opportunities. There were five themes on the impact on social work practice: clients with increasing complexities; challenges with transition to virtual care; benefits with transition to virtual care; adapting in-person services and personal well-being.
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 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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle