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Enregistrement W4306779886 · doi:10.1080/01634372.2022.2135657

Social Workers’ Involvement in Developing and Implementing Social Programs for Older Adults During the COVID-19 Pandemic in Nigeria: A Concept Paper and Suggestions for Action Plans

2022· review· en· W4306779886 sur OpenAlexaffabout
Anthony Obinna Iwuagwu, Daniel W. L. Lai, Christopher Ndubuisi Ngwu, Michael Kalu

Notice bibliographique

RevueJournal of Gerontological Social Work · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicPsychosocialDeveloping countryEconomic growthSocial workAction (physics)Political scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePublic relationsPsychologyDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social workers, especially in the Global North/developed countries such as the United States of America, Australia, Canada, and the United Kingdom, have been actively involved in implementing social programs to improve the psychosocial, health, and wellbeing of older adults during the COVID-19 pandemic. However, this is not the case in the Global South/developing countries like Nigeria, Ghana, etc. This concept paper aims to describe the current state of Nigerian social workers' role in developing and implementing social programs for older adults during the COVID-19 pandemic and to identify action plans for further strengthening their involvement. We systematically reviewed the literature to identify Nigerian social workers' role in developing and implementing social programs for older adults during COVID-19. Our review reflected that social workers are rarely involved in developing and implementing social programs; when involved, their involvement is on a consultation basis, which limits their active involvement in multidisciplinary team of COVID-19 prevention and vaccination ad hoc committees in Nigeria.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,268
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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