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Enregistrement W4389449313 · doi:10.1093/sw/swad049

What Social Workers Need to Know about Muslims: An Analysis of the Contemporary Social Work Scholarship

2023· article· en· W4389449313 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueSocial Work · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipIslamSociologyFaithSocial workRelevance (law)Social scienceGender studiesPolitical scienceLawHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article analyzes peer-reviewed English-language social work scholarship on Islam and Muslims published between 2011 and 2021. Of these 127 articles, 70 journal venues are represented, and first authors are primarily American (44 percent), followed by British (15 percent) and Canadian (11 percent). A total of 70 journals published studies analyzing data related to Muslims/Islam and social work, with 46 consisting of only one publication between 2011 and 2021. A total of 13 of these journals had a SCImago Journal Rank indicator of over 0.5, and three with rankings over 1.0. The volume of publications was high in 2015 and 2020, in particular. Major themes include faith-aligned and strengths-based approaches, the importance of mosques in the lives of Muslims, the relevance of the hijab in the lives of Muslim women, and the prevalence and impact of sociopolitical stereotypes. The conclusion calls for still greater culturally respectful approaches to the profession that include Islam and Muslim individuals/communities and ensuring that ethics and practice/research continue to evolve in ways that are culturally relevant to diverse communities.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,023
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,291 · 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