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Enregistrement W4206473569 · doi:10.22158/eshs.v2n3p1

A Qualitative Course-based Inquiry into the Use of Strengths-based Language in Child and Youth Care Residential Field Practicums

2021· article· en· W4206473569 sur OpenAlexaffabout
Gerard Bellefeuille, Lerynne Biton, Yulieth Chinchilla, Francesca Doniego, Hiba Iqbal, Vivian Lin, Anett Parokkaran, Angelo Sison

Notice bibliographique

RevueEducation Society and Human Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive reframingFeelingCornerstonePsychologyQualitative researchQualitative propertyField (mathematics)Product (mathematics)SociologySocial psychologyComputer scienceGeographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The strengths-based approach is a cornerstone of relational-centered Child and Youth Care (CYC) practice. However, few studies have investigated the use of the strengths-based approach in a CYC residential setting for youth and children. Hence, this qualitative course-based study explores the use of strengths-based language as observed by CYC students in residential field practicums. Data were collected through an online semi-structured interview (using the Google Meet platform) with a purposive sample of third- and fourth-year CYC students at MacEwan University, Canada. Four main themes were extracted from the data analysis: “not in plain sight”, “a product of feeling stressed”, “lacking the confidence to speak out”, and “reframing”.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,011
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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