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Enregistrement W4230429821 · doi:10.32920/ryerson.14648109

Ode’imin (Heart Berries): the experience of Indigenous academics in social work programs : engaging Indigenous identity and experience

2021· preprint· en· W4230429821 sur OpenAlexaboutno aff
Dustin Lawrence

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousIdentity (music)Social workSociologySocial identity theoryGender studiesPolitical sciencePublic relationsSocial groupLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Para. 1 of Introduction] "Encourage people to learn their own indigeneity, whatever that is. And to be encouraged to go into that. That's part of their healing journey. And that is their responsibility in doing social work because they're doing that for their identity, for their space…" (Stacy). Social work has had a tenuous relationship with Indigenous peoples in Canada. Looking at various periods historically and currently, social work has positioned itself as an alleged ally of Indigenous peoples and yet it is a perpetrator of the horrific conditions and strife that Indigenous peoples face. Issues like cultural erosion, the breakup of families and language loss are all traced in part to residential Schools, 60's scoop and the millennial scoop- which social workers have and continue to play a role in executing (Alston-O’Connor, 2010). On one hand, the Canadian Association of Social Workers (CASW) has prioritized "developing stronger connections with Indigenous social workers and communities to better support their issues and pursue shared advocacy goals" (CASW Reconciliation Hub, n.d.). However, Indigenous children continue to be overrepresented in child welfare institutions (Ontario Human Rights Commission, 2018).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0350,012
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,313 · 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'admission1
Résumé présentoui

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