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Enregistrement W4415551149 · doi:10.1080/2156857x.2025.2577325

Constructing professional boundaries: external experts’ perspectives on their role and function in care proceedings in Norway

2025· article· en· W4415551149 sur OpenAlexaff
Tone Jørgensen, Øivin Christiansen, Magne Mæhle, Dag Nordanger, Vibeke Samsonsen, Hanne Cecilie Braarud

Notice bibliographique

RevueNordic Social Work Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Law Studies
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådHøgskulen på Vestlandet
Mots-clésSocial workWelfareProfessional boundariesFunction (biology)Child protectionPosition (finance)Dimension (graph theory)Social Welfare

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores how external experts in Norway perceive their role and function when commissioned to assist Child Welfare Service (CWS) assessments in care proceedings. Based on qualitative interviews with twelve external experts, we specifically examine how these experts draw professional boundaries towards social workers when commissioned to assess child welfare cases and how these boundaries are legitimized. Our analysis found that the experts constructed these professional boundaries by positioning themselves along two dimensions: One, relating to horizontal boundaries, emphasizing their external position in the child welfare system. Another dimension was related to vertical boundaries, pointing to their additional analytical qualifications that social workers lack. However, some described cases where the role and contribution of external experts were redundant and the professional boundaries became blurred. The findings address the need to discuss what constitutes valid knowledge in a care assessment and how boundary work between external experts and child welfare social workers can contribute to the quality of care assessments in child protection cases.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0200,033
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations0
Publié2025
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