Challenges and considerations in virtual (remote) parenting plan evaluations: Evaluator experiences and perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aimed to explore parenting plan evaluators' experiences (child custody evaluators) as they adopted virtual (remote) methods for conducting evaluations during the global pandemic. This study used a retrospective cross‐sectional design, surveying evaluators at two different points in time to assess their experiences with conducting virtual evaluations. Evaluators were recruited from the roster list of the Office of the Children's Lawyer in Ontario and were asked to complete an online survey at the start of the pandemic (April 2020) and then again 7 months later (November 2020). One hundred sixty‐one ( n = 161) participants completed the online survey at time 1, and sixty‐one ( n = 61) at time 2. Most of the participants had received fewer than 5 hours of professional training related to the use of technology before the global pandemic. Findings indicate that while some evaluators adapted to virtual methods, concerns about confidentiality, third‐party influence, and rapport building persisted. Several factors impacted the increased confidence in using the technology, including training, supervision, the support provided to the evaluators, and the culture of the family court system that embraced the use of technology during the pandemic. Implications include when evaluators should consider virtual methods, employ a hybrid approach, and when virtual methods may be inappropriate.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».