Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.009 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".