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Enregistrement W7161991209 · doi:10.82308/21214

The impact of culture and ethnicity in psychosocial work

2012· dissertation· en· W7161991209 sur OpenAlexaboutno aff
Sonia Cisternas Cid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationEthnic groupResearch methodologyPsychosocial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis les dernières décennies, la population au Canada est devenue de plus en plus diversifiée. Les intervenants sociaux doivent offrir des services qui sont culturellement appropriés et efficaces. L'objectif principal de cette étude était d'explorer les expériences et les perspectives des intervenants dans le domaine du travail social travaillant avec des clients provenant de différentes cultures, les défis, les barrières, et les facilitateurs rencontrés, ainsi que leurs suggestions pour améliorer les services. Une approche qualitative fut utilisée, où des entrevues semi structurées ont été réalisées avec un échantillon de neuf intervenants de première ligne œuvrant dans une agence gouvernementale de Montréal. Les résultats démontrèrent comment les différences culturelles et ethniques influencent le processus d'intervention psychosociale, ainsi que la façon dont les participants définissent la compétence culturelle. Les résultats sont examinés en lien avec la recherche académique existante sur la pratique culturellement compétente. Les définitions proposées sont semblables aux définitions présentes dans la littérature, où il est essentiel d'être conscient de ses propres valeurs et biais, ainsi que une connaissance des différentes cultures. En outre, les résultats indiquent un besoin important de soutien et de formation pour les intervenants qui travaillent avec des clients de diverses cultures. Les implications pour la pratique, les politiques et la recherche future sont présentées.

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)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,424 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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