Evaluation of serious case reviews and anti-racist practice
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this chapter is to consider how findings from recorded serious case reviews (SCRs) that took place during the 1991–2010 period informed or otherwise the development of good practice with black and minority ethnic (BME) children and their families residing in England and Wales. The aims are to consider cultural, linguistic, religious and other service needs within reviews and to examine key principles that may transform professional practice. The primary research question will be as follows: to what extent are issues of culture, language, religion and ethnicity incorporated in the findings of SCRs? The secondary question relates to the lessons learnt on the needs of BME children and families. Social indicators on income, poverty and housing infer that some BME groups are overwhelmingly disadvantaged in British society. Statistics on looked after children (LACs) suggest that some BME children are not only over-represented, but also likely to remain in care longer than other population groups (Owen and Statham, 2009). Social workers are increasingly seeking to develop practice methods with BME service users and to have in place review systems that address the impact that they and their organisations have on the lives of individuals and groups. However, challenges brought about by austerity measures and other service demands tend to overwhelm the commitment to targeted improvement in services to some groups. Professionals holding child protection responsibilities are particularly prone to pressures triggered by the detailed scrutiny of practice following a serious incident, the excessive focus on negative messages in review findings and the all-too-frequent public scapegoating of the professionals involved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,098 | 0,408 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».