Child welfare service delivery via remote communication: Perspectives on engagement from service users and providers in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic and subsequent physical distancing orders resulted in the implementation of most child welfare services in Ontario, Canada through remote or non-face-to-face communication. The widespread shift to remote service delivery was unprecedented and guided by few or no child welfare policies or experiences for workers or leaders to draw upon. While the current child welfare body of literature offers strategies for in-person relationship building and engagement, there is no evidence exploring the link between engaging service users and remote service delivery. Given this significant knowledge gap, this study explored service providers' and users’ experiences about whether and how engagement was impacted by providing or receiving child welfare services via remote communication. The study utilized a qualitative research design that included a sample of child welfare workers ( n = 15), caregivers ( n = 15), and youth ( n = 17); data were analyzed using thematic analysis. Results suggest that engagement can be promoted through remote communication, as it signals trust and respect, promoting connections and reduced fear. There were also challenges in using remote communication especially with young children, those with less technological experience, and for difficult conversations, but it should be considered for future use based on individual needs. Further strengths and challenges are discussed, including mitigating factors. • Remote service delivery can promote engagement through building trust and relationships. • Technical difficulties, privacy issues, and working with interpreters may limit service user engagement. • Future use of remote service delivery should be assessed individually and consider families' level of comfort with the system, as well as the maltreatment concern.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».