Learning Green Social Work in Global Disaster Contexts: A Case Study Approach
Notice bibliographique
Résumé
Green social work (GSW) is a nascent framework within the social work field that provides insights regarding social workers’ engagement in disaster settings. Although this framework has recently garnered more attention, it remains under-researched and underdeveloped within the context of social work research, education, and practice in Canada and internationally. To further develop GSW in social work education and professional training, we considered how social work students and practitioners can use a learning framework to understand the impact and build their capacities to serve vulnerable and marginalized populations in diverse disaster settings. To do this, we developed a four-step case study approach, as follows: (1) provide detailed background information on the cases, (2) describe how each case is relevant to social work, (3) discuss how each case informs social work practice from a GSW perspective, and (4) provide recommendations for social work practitioners and students using GSW in future disaster-specific efforts. This case study approach centers on natural, technological, and intentional/willful hazards that examine current GSW research–practice engagement in Canada and internationally. Applying this four-step case study approach to three extreme events in Canada and internationally (a natural hazard, a technological hazard, and an intentional/willful hazard) illustrates it as a potential method for social work students and professionals to build their GSW capacities. This will assist in building the resilience of Canadian and international communities—especially those who have been historically marginalized. This article sheds light on how current social work education and professional training should develop new approaches to incorporate the GSW framework into the social work curriculum at large in order to prepare for future extreme events while incorporating environmental and social justice into research and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».