Feature Profile - Field Instructor Leyla Didari
Notice bibliographique
Résumé
Leyla Didari is a Registered Social Worker (RSW) with two Master of Social Work (MSW) degrees from Iran and Canada. She currently works as a social worker at Compass ACT Team at Michael Garron Hospital with adults with chronic mental health issues. She is using an eclectic approach tailored to the unique needs of each client. Leyla has over 16 years of experience in a variety of settings and with diverse clients, including both patients with physical and/or mental health issues. Leyla is always challenging herself. She went through so many changes in her life, such as changing her career from nursing to social work, immigrating to Canada and starting over, learning a new language and going through various academic programs in her new country, such as IESW (International Educated Social Worker) Program at Ryerson University, as well as MSW Program at the University of Windsor, while working full time. She is continuously seeking to gain more skills and broaden her education. For instance, Leyla has spent many hours of training to become a WRAP (Wellness Recovery Action Plan) facilitator and a certified Auricular Acupuncture Specialist. Leyla tries to provide an environment of compassion and support to help her clients and families overcome obstacles to move forward and thrive. \n \nThis is what Leyla had to say about her experience working as a social worker in Canada and supervising York University social work students.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,615 | 0,383 |
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 ».