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Enregistrement W4207075661 · doi:10.31265/jcsw.v16i2.406

Canadian Social Work Field Education During a Global Pandemic

2021· article· en· W4207075661 sur OpenAlexaboutno aff
Jessica Ossais, Julie Drolet, Mohammad Idris Alemi, Tara Collins, Cara Au, Marion Bogo, Grant Charles, Mónica Ruíz Franco, Jesse Henton, Lavender Xin Huang, Vibha Kaushik, Sheri M. McConnell, David Nicholas, Heather Shenton, Tamara Sussman, Christine A. Walsh, Jayden Wickman

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Social Work · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPracticumSocial workField (mathematics)Work (physics)Medical educationBachelorPedagogySociologyPandemicPublic relationsPsychologyPolitical scienceMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has significantly affected all aspects of social work education, including field education. The Transforming the Field Education Landscape (TFEL) partnership conducted two national online surveys to determine the impacts of the pandemic on social work field education. The first survey explored the perspectives of students and received responses from 367 Bachelor of Social Work (BSW) and Master of Social Work (MSW) students. The second survey was designed to gather the perspectives of field instructors, with 73 field instructors completing the survey. The article examines the impacts of the pandemic on social work practice, field supervision, practicum flexibility and accommodations in placement, the shift to remote learning, perceptions of future career prospects and the effects on wellness and mental health. This article contributes to an increased understanding of the strengths and challenges facing social work field education, and informs field planning and responses in a pandemic. The findings will be of interest to social work field education programmes, field education coordinators and directors, field instructors, field agencies and undergraduate and graduate social work students. Recommendations for social work field education are offered.

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 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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,358 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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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