The Impact of COVID-19 on Social Work Practice in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Social workers involved in child maltreatment investigations faced considerable challenges during the COVID-19 pandemic. Interactions with children and families carried new restrictions and risks, which resulted in changes in practice. We conducted a two-phase, mixed-methods study which examined the impact of the COVID-19 pandemic on social workers who work with maltreated children from both urban and rural areas across Canada. More specifically, we examined changes in service delivery, as well as perceptions of safety, stress, worry, and how support differed between urban and rural social workers. Fifty social workers (62% urban, 38% rural) responded to the Phase 1 survey, disseminated in May 2020, with 34 (76% urban, 24% rural) responding to the Phase 2 survey in November 2020. Quantitative and qualitative data revealed that rural social workers reported more worry, stress and a greater need for mental health support, in addition to receiving less support than urban social workers during the first wave of COVID-19 cases. However, during the second wave of cases, urban social workers reported more stress, a greater need for mental health support, and receiving less support than rural social workers. Additional research is needed to further uncover the nature of the differences between rural and urban social workers, and to identify the prolonged effects of the COVID-19 pandemic on social workers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».