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Enregistrement W4413207188 · doi:10.1080/01488376.2025.2545306

A Narrative Inquiry-Informed Exploration of Practices Meant to Enhance Diversity Literacy: Challenges and Recommendations for Social Work

2025· article· en· W4413207188 sur OpenAlexaboutno aff
Morgan Braganza, David R. Hodge

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Service Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)Social workNarrativeLiteracyWork (physics)PsychologySociologyPedagogySocial justiceEngineering ethicsPublic relationsMedical educationPolitical scienceMedicineSocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective strategies for navigating diversity in educational and direct practice settings are essential. Given rapid diversification in North America, scholars have called for qualitative research on diversity practices. In response, this study answers the question: What, if any, contemporary diversity-centered practices limit or impede the development of diversity literacy, the attitudes, knowledge, and skills necessary to interact with populations respectfully and sensitively? Narrative-informed inquiry was used to explore perceptions among 32 social work students and alumni from one university in Ontario, Canada. Analysis produced six themes, which suggest that diversity literacy may be constrained by: (1) categorizing people into boxes, (2) discussing social identities too simplistically, (3) conflating diversity discussions and social justice efforts, (4) priming differences in a manner that makes them inordinately salient, (5) endorsing, rather than challenging, assumptions and stereotypes about social identity groups, and (6) limiting difficult conversations about differences. The findings position social work students and professionals with the knowledge to foster more culturally attuned interactions with populations that differ from their own in educational and direct practice settings. Future research might employ intersectional samples of social workers across North America, using both qualitative and quantitative designs, to study the effectiveness of diversity-centered practices.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,406
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,180 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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