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Enregistrement W4408239515 · doi:10.1080/0886571x.2025.2467106

Claiming the edge as central: what residential childcare workers need to better serve children and families

2025· article· en· W4408239515 sur OpenAlexaff
Denise Michelle Brend, Delphine Collin‐Vézina, Isabelle V. Daignault

Notice bibliographique

RevueResidential Treatment for Children & Youth · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhanced Data Rates for GSM EvolutionPsychologyDevelopmental psychologySociologyEconomic growthPolitical scienceComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Longstanding turnover of residential childcare workers (RCW) poses an important challenge to safeguarding the wellbeing of maltreated children and youth internationally. RCW instability results in negative impacts on children and youth in residential placement and is indicative of the threats posed by residential care work to RCW themselves. A better understanding of RCW’s subjective needs might shed light on which strategies to prioritize toward improving their working conditions. Researchers with longstanding professional experience in residential care settings interviewed 81 RCW to ask what supports were lacking in their day-to-day work. Their responses were thematically analyzed and categorized into a thematic structure representing multiple needs, the most important of which were related to organization factors. The organization, interpersonal, and professional support RCW describe as lacking demonstrate the need for a shift in paradigm at the structural and systemic levels of child welfare and youth justice. This paper offers evidence-based strategies to enact that change with the aim of promoting the wellbeing of RCW toward reducing turnover and improving care for children and youth in care.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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