Impact of equity-centered training: supporting racialized communities with enhanced education for social workers
Notice bibliographique
Résumé
Social workers benefit from increasing their skills and knowledge working with a diverse range of communities and populations, particularly among racialized and marginalized communities. This study evaluates an Ontario-based project on equity-centered training to social workers with a focus on the experiences of adult racialized learners. Data was collected through a convenience sample of participants completing post-training evaluation surveys which measured learner’s satisfaction, learning, and confidence. We delivered 53 trainings to over 3,000 learners and a total of 670 surveys were analyzed. Respondents were approximately 41% racialized, 40% aged 45 and under, 84% female, and 39% with over 15 years of experience. Compared to non-racialized learners, racialized learners reported higher satisfaction with an increased willingness to apply knowledge to practice. In addition, racialized learners reported a higher increase in skills developed and confidence, including interest in specific areas like intergenerational trauma. All learners shared the importance of critical self-reflection and awareness, appreciation for practical strategies, and openness to ongoing learning. It is important to offer equity-centered training to social workers that increase skills and knowledge in developing inclusive mental health services. Professional development can complement formal education in meeting the needs of increasingly diverse communities.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».