Social work fields of practice : historical trends, professional issues, and future opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Preface xiii About the Editors xv Contributions xvii Chapter 1. Child Welfare and Social Work Practice 1 Robin E. Perry and Alberta J. Ellett Chapter 2. Family-Centered Practice: A System-Based Approach to Strengthening Families 55 Barbara Thomlison and Raymond J. Thomlison Chapter 3. School Social Work 81 Cynthia Franklin, Beth Gerlach, and Amy Chanmugam Chapter 4. Substance Abuse 113 Lori K. Holleran Steiker and Samuel A. MacMaster Chapter 5. The Mental Health Field of Practice 147 King Davis and Hyejin Jung Chapter 6. Social Work Disability Practice 159 Elizabeth DePoy and Stephen Gilson Chapter 7. Geriatric Social Work: A Field of Practice 183 Roberta R. Greene Chapter 8. Forensic Social Work: Current and Emerging Developments 207 Katherine van Wormer, David W. Springer, and Tina Maschi Chapter 9. Veterinary Social Work Practice 245 Elizabeth Strand, Bethanie A. Poe, Sarina Lyall, Jan Yorke, Janelle Nimer, Erin Allen, Geneva Brown, and Teresa Nolen-Pratt Chapter 10. Social Work Practice With the Military 273 Anthony M. Hassan and Marilyn Flynn Chapter 11. International Social Work Practice 291 Doreen Elliott and Uma A. Segal Chapter 12. Immigrant and Indigenous Populations: Special Populations in Social Work 333 Jon Matsuoka and Hamilton I. McCubbin Chapter 13. Diversity Iris B. Carlton-LaNey and Sharon Warren Cook Author Index 385 Subject Index 397
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 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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».