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Enregistrement W4409845043 · doi:10.1111/spol.13146

User‐Centred Design in Child Welfare: Importance of an Anti‐Racism Lens

2025· article· en· W4409845043 sur OpenAlexafffundabout
Maria Gintova, Elliot Goodell Ugalde, Abigail Jaimes Zelaya

Notice bibliographique

RevueSocial Policy and Administration · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensQueen's UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésRacismLens (geology)WelfareThrough-the-lens meteringSociologyHuman–computer interactionPolitical scienceComputer scienceGender studiesOpticsPhysicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Meaningful engagement of marginalised individuals and communities in formulating government decisions impacting them is beneficial for the whole society. This is especially important for government decisions impacting the child welfare system in Ontario, where Black children and youth are at a higher risk of poor outcomes. However, existing public engagement practices, including user‐centred design initiatives, present significant challenges for Black individuals and communities to influence government decision‐making due to the government's strive for ‘colour‐blind’ solutions. This paper highlights the importance of focusing on Black voices and allies to inform government decision‐making in child welfare and the need for an a priori anti‐racism analysis for user‐centred design initiatives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0060,034
Communication savante0,0200,009
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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