Entre pantallas y silencios: la comunicación no verbal y los procesos relacionales en la intervención de grupo virtual en Trabajo Social
Bibliographic record
Abstract
Este estudio explora las dinámicas de la comunicación no verbal en la intervención de grupo en línea en el Trabajo Social, en particular en el contexto posterior a la COVID-19 en Quebec. A través de un análisis cualitativo de las experiencias de trabajadores sociales, el estudio pone de relieve los retos relacionados con la interpretación de los indicios no verbales, como las expresiones faciales y el lenguaje corporal, en un entorno virtual. Los resultados indican que la reducción de estas señales puede afectar a la calidad de la relación terapéutica y a la eficacia de la intervención. El estudio también propone estrategias para mejorar la comunicación no verbal en línea, como el uso de vídeo de alta definición y la formación de los profesionales en la lectura de señales no verbales digitales. Estas conclusiones tienen implicaciones para la práctica del Trabajo Social en línea y subrayan la importancia de desarrollar competencias específicas para mantener una comunicación eficaz en un entorno virtual.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".