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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».