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Enregistrement W4361204580 · doi:10.1080/02615479.2023.2194337

Lessons learned from an in-house social work placement: practicum students’ views about a stress reduction peer support pilot project

2023· article· en· W4361204580 sur OpenAlexaffabout
Kimberly A. Calderwood, Connie L. Kvarfordt

Notice bibliographique

RevueSocial Work Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of WindsorTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPracticumSocial workWork (physics)Medical educationBachelorEconomic shortagePsychologyGlobePedagogyPublic relationsMedicinePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Securing social work field placements is increasingly becoming a challenge for social work education around the globe. In response to an unexpected and sudden shortage of field placements in a small primarily undergraduate university near Toronto, Canada, the authors developed an in-house Stress Reduction Peer Support (SRPS) pilot project to provide 12 third-year undergraduate students with the 240 placement hours required to complete their Bachelor of Social Work degree. In-depth interviews with eight of the 12 practicum students revealed support for the idea of the in-house SRPS placement. However, practicum students also expressed the need for improvements if such an unconventional placement were to be offered again. These included the importance of advanced planning for in-house placements, ensuring students do not have unrealistic expectations about placements, allowing students to choose whether to participate in unconventional placements, ensuring the educational content of the placement aligns with what students are learning in their courses, being clear about how each component of the placement aligns with social work anti-oppressive practice, and ensuring sufficient social work-specific supervision. The use of real-plays as opposed to role-plays was questioned, especially regarding students’ discomfort with sharing personal and sensitive information and submitting video-recordings via the Internet.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,011
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0070,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,303 · 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
Publié2023
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Résumé présentoui

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