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Enregistrement W7132961303

Australian qualitative insights from an international project on environmental practice in social work

2023· article· en· W7132961303 sur OpenAlexaff
Monique; id_orcid 0000-0001-8605-5923 Shephard, Sylvia Ramsay, Wendy; id_orcid 0000-0001-6946-3140 Bowles, Heather Boetto, Sebastian Cordoba

Notice bibliographique

RevueCharles Sturt University Research Output (CRO) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensFuture Earth
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial workThematic analysisQualitative researchWork (physics)Qualitative propertyField (mathematics)Service (business)Relation (database)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The environmental crisis continues to create new challenges for social workers and their clients and this has been recognised in the academic literature. For example, authors have highlighted the increasing impact of climate change, a need to advocate for environmental justice, and to reassert a sense of ecological justice. While academic attention has increased, it is more important to understand the practice of social workers in the field. This paper reports on components of an international project, focusing on the qualitative data collected through a national survey of Australian social work and human service professionals that explored their perspectives regarding the natural environment and climate change. The paper focuses on insights gained from a thematic analysis of the qualitative responses using NVivo data management software and reports in relation to the micro, meso and macro levels of practice. It discusses barriers and facilitators to expanding environmental practice in workplaces and provides suggestions for expanding social worker education that will support them to embrace and promote environmental practice. Results confirm ideas already represented in the literature, however also propose new directions in research and practice in the field at local, regional and global levels.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0140,012
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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