Child Welfare Workers’ Biases in Decision-Making: The Potential for Influence on Disparity and Disproportionality
Notice bibliographique
Résumé
There is a public outcry to address systemic racism at all levels of government. Due to its colonial roots, and origins in White, middle-class values, Ontario’s child welfare system has allowed for the differential treatment and overrepresentation of vulnerable populations, specifically Indigenous Peoples, racialized/ethnic groups and families who live with poverty. One hypothesis for the ongoing disparity and disproportionality of vulnerable groups in child welfare is the impact of implicit thinking, initial judgements and reactions in decision-making by child welfare workers. This presentation will provide an overview of the history of child welfare in Ontario, and current legislation and structure. Through a framework of intersectionality, anti-racism, and anti-privilege, guided by Signal and Dual Process theory, the results of a rapid systematic review of studies that assessed for biases in child welfare worker decision-making will be discussed. The gaps in knowledge, specifically the paucity of Canadian child welfare research and the lack of understanding of the influences of biases in decision-making will be explored. This research identifies a critical need for research that attempts to understand the influence of implicit and/or explicit biases in child welfare high-stakes decisions. Without further understanding, attempts to implement anti-black racism, anti-racist and social justice frameworks to address disparity and disproportionality in child welfare may be ineffective as child welfare worker biases may continue to impact areas of judgement and decision-making.
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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 | 0,086 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».