Learning from Workforce Studies that Cut Across Social\nServices
Notice bibliographique
Résumé
Sometimes researchers, administrators and practitioners miss studies that cut across social service fields but that include child welfare workers in their samples. For example, a Canadian study by Graham, Shier, & Nicholas (2016), Workplace Congruence and Occupational Outcomes Among Social Services Workers, has relevant implications for the child welfare field. This study found that when a job setting matches an employee’s expectations regarding workload, autonomy, the working environment, and the values of the organization, there is likely to be a lower intention to leave the job and greater life satisfaction. This finding implies it is important to help new child welfare employees set realistic expectations about the job. The QIC-WD is built on a model of learning from multiple disciplines and workplace settings to help child welfare jurisdictions think about a myriad of ways to improve circumstances for their own workforces. Our team has created Umbrella Summaries which contain information from meta-analyses, systematic and comprehensive reviews on a specific workforce intervention that has been found to impact job retention or performance. Most of these studies were conducted by Industrial-Organizational Psychologists in all types of work settings, but many of the interventions have relevance for child welfare. Building on the example above, the QICWD recently released a summary of the research behind the Realistic Job Previews (RJP), a hiring tool that can be used to address employee expectations. RJPs are designed to provide job candidates with positive and negative information about the job and the organization, for the purpose of influencing employee perceptions, attitudes, job performance, and ultimately, retention. Human Resources professionals and leaders in child welfare jurisdictions can use findings from these studies and meta-analyses to inform their policies and practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».