When services are no longer voluntary: Exploring child protection workers experiences with Black families and (in)voluntary services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While the overrepresentation of Black families in contact with the child welfare system is a well-established, how child welfare workers specifically engage Black families in voluntary services is poorly understood in Canada. OBJECTIVE: This study aims (1) to explore workers' experiences of Black families engaging with voluntary services?; and (2) understand how workers' perceptions shape decision making practices as it relates to voluntary services. METHODS: An interpretive phenomenological analysis approach is employed drawing on data collected as part of the Mapping Disparities for Black Families Project (MDBF). Data was collected via in-depth semi-structured interviews and focus groups with a total of 79 participants from April 2022 to January 2023. FINDINGS: Results from this study reveal racial differences between Black and white families in child welfare practices related to consent and use of legal sanctions. Study findings also uncover a pattern of documenting and perceiving Black families as 'aggressive' in child welfare. Lastly, it was found that workers who effectively reframed perceived anger and other emotions in their interactions with Black families had greater engagement success. CONCLUSION: Implications of this study highlight the fallacies of consent and voluntary services in child welfare. Findings from this study also suggest that narratives of Black families begin to form even before Black families are formally inducted into the child welfare process due to not only worker's preconceived bias ideas but also prejudicial reporting that is then reinforced by worker bias. Policy and practice recommendations are discussed.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».