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Enregistrement W4283021762 · doi:10.1177/10497315221109486

Clinical Social Work Practice in Canada: A Critical Examination of Regulation

2022· article· en· W4283021762 sur OpenAlexaboutno aff
Toula Kourgiantakis, Rachelle Ashcroft, Faisa Mohamud, Alison Benedict, Eunjung Lee, Shelley L. Craig, Karen M. Sewell, Marjorie C. Johnston, Alan McLuckie, Deepy Sur

Notice bibliographique

RevueResearch on Social Work Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial workClinical PracticeEquity (law)Best practiceDiversity (politics)Political scienceMedicineMedical educationPublic relationsNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The most common form of social work (SW) practice in Canada is clinical which requires specialized knowledge and advanced clinical skills. The SW profession is more than 100 years old, but regulation is new to Canada and presently most jurisdictions have regulatory bodies to advance safe, competent, and ethical practices. Regulatory bodies establish admission requirements, standards of practice, ethical guidelines, supervision, continuing education requirements, and measures for complaints and discipline. Methods: This article examines regulation of SW practice in Canada with a focus on registration requirements, clinical SW designation, use of controlled acts such as psychotherapy and diagnosis, supervision, continuing education, technology, private practice, and how regulatory bodies address diversity, equity, reconciliation, racism, and discrimination. Results: This critical examination of clinical SW practice found inconsistent standards across the country. Conclusions: It is important to harmonize the three pillars including education, association, and regulation to strengthen clinical SW practice in Canada.

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)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,175
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,175
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,016
Études des sciences et des technologies0,0350,039
Communication savante0,0200,004
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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