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Enregistrement W4224289423 · doi:10.24124/2022/59275

‘Walking the talk’ of environmental social work practice: Lessons learned from social workers committed to land-based practice in the Northwest Territories

2022· dissertation· en· W4224289423 sur OpenAlexaboutno aff
Meghan Labron

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial workPublic relationsQualitative researchSocial practiceSociologyWork (physics)Political scienceSocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research presented in this thesis explored environmental social work; in particular, it responds to a gap in the literature regarding the lack of a clear practice model for social workers to follow, by focusing on how environmental social work is done. In order to offer an in-depth, qualitative look at what environmental social work can look like in practice and in specific places, I looked to self-identified social workers living and working in the Northwest Territories (NWT), Canada. The six social workers who responded to this call are all working in ways that integrate land, place, and the physical environment into their social work practice. Due to the impacts of the Covid-19 pandemic, the research was conducted entirely via distance using telephone, e-mail, and Zoom. Using a critical place inquiry approach and framed by theories of ecosystem approaches to health, grounded normativity, and relational validity, six in-depth interviews were conducted with social workers who shared their experiences of land-based practice in their personal and professional lives. Findings took the shape of five themes: ‘Lessons from the Land’, ‘Lessons in Ways of Being for Social Workers’, ‘Lessons from Being in Relationship’, ‘Lessons for our Workplaces and Profession’, and ‘Lessons in Practice’. The findings offer insight and practical examples for social workers seeking to connect their practice to the land; they also contribute practice wisdom to emerging discussions regarding both what can be done in environmental social work practice and how.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,390
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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