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Enregistrement W3212451083 · doi:10.1080/02615479.2021.1998427

Indigenous trauma and resilience: pathways to ‘bridging the river’ in social work education

2021· article· en· W3212451083 sur OpenAlexaff
Jane Middelton-Moz, Faye Mishna, Rebecca Martell, Charmaine C. Williams, Samar Zuberi

Notice bibliographique

RevueSocial Work Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousGlobePsychological resilienceSocial workSociologyPsychologySocial psychologyPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The traumatic effects of colonization on generations of Indigenous peoples and communities are referred to as intergenerational trauma. Alongside intergenerational effects of trauma experienced by Indigenous peoples and cultures across the globe is the capacity for individual and collective resilience, whereby an individual has good life outcomes despite having been subjected to situations with a high risk of emotional and/or physical distress. In North America and globally there have been calls to action for social work to find pathways toward reconciliation with Indigenous peoples. The purpose of this paper is to share the conceptual foundations of an innovative Master of Social Work program, currently in its sixth year. The program was designed to bridge Indigenous worldviews and social work by: creating links in the curriculum between neuroscience research in Western treatment modalities and Indigenous/traditional healing practices throughout the globe; fostering communication among all age groups; developing respect, kindness, and communication across all races; uncovering resiliency in understanding intergenerational trauma; understanding attachment difficulties created through colonization and rebuilding support systems; and creating learning objectives that address wellness. The objective is to prepare social workers to work with individuals, families and communities across the globe affected by intergenerational trauma.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0110,023
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,014
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,354 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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