MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387334389 · doi:10.1080/02615479.2023.2260421

Teaching students to identify and address significant critical moments in cross-cultural social work practice

2023· article· en· W4387334389 sur OpenAlexaff
Eunjung Lee, Toula Kourgiantakis

Notice bibliographique

RevueSocial Work Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial workSociologyWork (physics)PsychologyPedagogyEngineering ethicsMedical educationMedicinePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical social work practice should transcend across micro, mezzo, and macro levels, and it is a social work educator’s responsibility to foster skills that are contextualized and connected to social justice and anti-oppressive frameworks. Despite the importance of addressing and integrating systemic oppression in cross-cultural social work practice, students struggle with being able to translate their knowing into doing. Using a video case of a client named Glen who is receiving services in an outpatient addiction counseling program, we discuss how to incorporate a critical, systemic, and structural lens in social work mental health practice. Psychotherapy process research cautions against weighing an entire session equally and underlines the importance of examining critical moments within the session. Guided by a psychotherapy process research approach, we illustrate how we train students to identify significant in-session moments and encourage students to brainstorm and practice in-session social work tasks that integrate a structural lens with clinical interventions. This teaching approach also illustrates how to translate critical scholarship and approaches into micro-level teachable moments in classroom to guide students’ cross-cultural practice. The pedagogical approach using a micro-analysis of in-session social work tasks heightens students’ awareness and competence in how to intervene with culturally diverse clients.

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)0,009
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,461 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSocial Work EducationMême sujetSocial Work Education and PracticeTravaux en français237 207