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Enregistrement W7081929583 · doi:10.1016/j.chipro.2025.100241

Technology-facilitated violence against child welfare workers: A qualitative analysis

2025· article· en· W7081929583 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueChild Protection and Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésVariety (cybernetics)WelfareGrounded theoryQualitative researchSocial mediaSocial WelfareChild protectionSocial work

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Advances in technology have influenced the provision of child welfare services in a variety of ways creating both new opportunities to improve services and new risks, including the risk of technology-facilitated violence (TFV) against workers. Objective: This study aimed to: better understand the nature and impacts of TFV against child welfare workers; identify strategies employed by child welfare workers to minimize risk and manage the impacts of TFV; and explore how organizational responses may mitigate or exacerbate the impact of violence once it occurs. Participants: Eleven child welfare workers from across Canada who worked in a variety of child welfare roles including intake and investigation, permanency planning, guardianship, and crisis intervention participated in interviews. Methods: Using long-interview method of data collection, the researchers adopted a discovery-oriented qualitative design, employing the constructivist grounded theory method. Results: Participants reported a variety of electronic means used to communicate with clients including email, social media platforms, direct messaging, and text messaging. While electronic means of communication provided opportunities for engagement both personally and professionally, it also carried the risk that abusive and threatening comments could be transmitted to workers in a new way. Results revealed an escalating progression of TFV. First, participants were subject to repeated abuse, harassment, and threats conveyed through email, text messages, and work-related social media. Next, abusive clients used information from online sources to contact workers through their personal social media, blurring the boundaries between their personal and professional lives. In addition, images and information about workers were shared on public and communal social media pages, inciting others to join in the abuse and harassment. Finally, the increased visibility of workers resulted in direct, in-person confrontations in the community not only by clients but also by members of the public. Participants indicated that organizations were insufficiently prepared to deal with TFV and as a result, workers were largely left to deal with TFV on their own. Conclusion: As identified by participants in this study, there is an urgent need within child welfare for the development of policies and procedures related to TFV, training for workers on TFV prevention and mitigation strategies, and supports to mitigate the effects of TFV when it occurs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0120,009
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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