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Enregistrement W4367335523 · doi:10.15453/0191-5096.4288

Journal of Sociology and Social Welfare Vol. 46 No. 1

2019· article· en· W4367335523 sur OpenAlexafffund
Richard Hoefer, Brandi Felderhoff, Larry Watson, H.J. Watson, Keren M. Escobar, Mollie Sivaram, Kevin M. Gorey, Karen March, Katharine Hill, Tracy Smith

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sociology & Social Welfare · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of WindsorMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversity of OxfordCancer Registry of Greater CaliforniaUniversity of St. ThomasUniversity of ConnecticutAdelphi UniversityNational Comprehensive Cancer NetworkUniversity of WindsorCalifornia Department of Public Health
Mots-clésSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the NASW Code of Ethics, social workers are called to engage in political activity at the micro, mezzo and macro levels for the advancement of social justice and human rights.NASW has mechanisms in place to aggregate the voices of individual social workers through political activity.Drawing on a model of civic voluntarism, the aim of this study was to examine the impact of political activity on decisions by Texas social workers to join or re-join NASW, as well as their opinions on the political engagement of NASW/Texas.This study employs a non-experimental, exploratory, cross-sectional survey design to assess political participation of social workers and their view of how politically active NASW as an organization should be.The survey was sent to all attendees of the 2013 NASW/Texas Conference, held in Austin, Texas.The conference attendees (n = 789) included NASW members (n = 643), and non-members (n = 146).A total of 148 responded to the survey, yielding a 19% response rate.The findings of the study suggest that political activity at the organizational level positively impacts social workers' decisions to join or maintain their NASW membership.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,012
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0000,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,003

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,344 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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