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Enregistrement W4311135126 · doi:10.1080/02615479.2022.2155629

Evaluating an embodied mindfulness approach to teach reflective practice to MSW students: a mixed methods case study

2022· article· en· W4311135126 sur OpenAlexafffund
Ellen Katz, Anne Kirvan, Lea Tufford, Marion Bogo

Notice bibliographique

RevueSocial Work Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensLaurentian UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesRoyal Bank of Canada
Mots-clésMindfulnessEmbodied cognitionReflective practicePsychologyContemplationSocial workContext (archaeology)Focus groupAmbiguityReflection (computer programming)PedagogyMedical educationSociologyPsychotherapistMedicineComputer scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reflection is a key component of practice, supporting social workers to learn from past experiences and navigate the uncertainty and ambiguity that is common within our work. While the benefits of reflective practice are well documented, there remains considerable debate as to how it is taught and evaluated, with variability across the health and social service professions. The authors sought to evaluate an embodied approach to teaching reflective practice, grounded in mindfulness and contemplative pedagogy. Using a mixed-methods case study research design, we evaluated the teaching approach by triangulating three sources of data: questionnaires, written reflective exercises, and a focus group. The findings suggest that the teaching approach described in this study supported participants to develop the competency of reflection in a way that was distinct from previous learning. It also supported participants to strengthen learning about themselves, both personally and professionally, and to apply mindfulness and reflection in practice. The authors see potential for expanding this teaching approach beyond the specific context of a social work direct practice course in mindfulness and recommend research to further explore adaptation of the approach.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,429 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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