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Enregistrement W4308262987 · doi:10.4148/2161-4148.1083

The Shalem Counselling Assistance Plan for Students (CAPS): Delivering Social Work Services to Faith-Based School Systems

2022· article· en· W4308262987 sur OpenAlexaffabout
Mark Vander Vennen, Marg Smit-Vandezande, Ken Van Wyk, Mikaeli Cavell, Danielle VandenAkker, Richard Csiernik

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of School Social Work · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensThe King's UniversityOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParallelsFaithWork (physics)Plan (archaeology)Government (linguistics)Social workPublic relationsPolitical sciencePublic administrationSociologyEconomic growthManagementLawEngineeringGeographyOperations managementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ontario, Canada, non-Catholic faith-based schools do not receive provincial government funding but are funded primarily by families of students and through fundraising. As a result, historically school-based provision of counselling or school social work resources to students has been the exception rather than the rule, as this has typically been considered an adjunct resource. A new initiative was launched in the province of Ontario in 2011 to address this gap, the Counselling Assistance Plan for Students (CAPS). CAPS was premised on another novel idea, a Congregational Assistance Plan, which itself grew out of concepts derived from Employee Assistance Programming that has roots dating back to the 19th century in Canada. While CAPS has parallels to Student Assistance Programming (SAP), which exists throughout the United States, development of SAP has not taken hold in Canada. This article examines the origins of CAPS, its development, and the nature of assistance it has provided to the schools that have been early adopters.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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