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Enregistrement W4391644097 · doi:10.7202/1108988ar

TRANSFORMING FIELD EDUCATION: VOICES OF FIELD EDUCATORS IN CANADA

2024· article· en· W4391644097 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Julie Drolet, Liz Tettman, Hanna Hameline, Vibha Kaushik, Kamal Khatiwada, Shannon Klassen, Emmanuel Chilanga, Sheri M. McConnell, Eileen McKee, David Nicholas, Christine A. Walsh

Notice bibliographique

RevueCanadian social work review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField (mathematics)Agency (philosophy)Public relationsSocial workGovernment (linguistics)RestructuringSociologyTransformative learningWork (physics)Thematic analysisPolitical scienceProfessional developmentPedagogyQualitative researchSocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social work field educators are facing new challenges and opportunities that require innovative approaches to transform social work field education. Field education is critical to student learning, and in turn, social work practice. In Canada, field education is in crisis, due in part to growing social work student enrolments, government cutbacks to post-secondary education, limited resources, and organizational restructuring, all of which contribute to a reduced number of field placements in agency settings. The objective of this study is to respond to this situation by engaging field educators to better understand what is needed to transform field education in Canada. Researchers asked three to five questions in 31 focus groups discussion sessions with field educators nationally. The responses were coded using thematic analysis. This article presents three themes that are critical to the transformation of field education: innovative practices for field education, impacts of COVID-19, and decolonization of field education. The implications and recommendations call on the collaboration of field education stakeholders across Canada to expand understanding about the critical role of field education in organizations and the profession, and in turn, nurture new field learning opportunities.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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