Predicting What Will Happen When You Intervene.
Predicting What Will Happen When You Intervene.
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DOI：
10.1007/s10615-016-0615-0
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发表时间：
2017
影响因子：
2.8
通讯作者：
Hardie J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cartwright N;Hardie J
本文提供了一些经验法则，实践社会工作者可以使用的案例研究，旨在构建，虽然不完全，从来没有完全可靠的，模型，旨在帮助预测会发生什么，如果他们以特定的方式干预，以帮助这个特定的客户端，在这里和现在。我们称之为“事前案例特定因果模型”。“事前”，因为它们是为了在事实发生之前预测拟议行动可能产生的影响。“个案特定”是因为我们不关心为某些一般性结论提供证据的研究，而是利用人们所能获得的一般性和地方性知识来预测特定客户在他们所生活的真实的环境中会发生什么。“因果”，因为这种案例研究的目的是尽可能地追踪因果过程的网络，这些过程将对发生的事情负责。从这个意义上说，我们的案例研究类似于事后现实主义的评估。
This paper offers some rules of thumb that practicing social workers can use for case studies that aim to construct, albeit not fully and never entirely reliably, models designed to help predict what will happen if they intervene in specific ways to help this particular client, here and now. We call these ’ex ante case-specific causal models’. ’Ex ante’ because they are for before-the-fact prediction of what the likely effects of proposed actions are. ’Case-specific’ because we are not concerned with studies that provide evidence for some general conclusion but rather with using what general and local knowledge one can get to predict what will happen to a specific client in the real settings in which they live. ’Causal’ because this kind of case study aims to trace out as best possible the web of causal processes that will be responsible for what happens. In this sense our case studies resemble post facto realist evaluations.
影响因子：
8
作者：
Imbens, GW
通讯作者：
Imbens, GW
影响因子：
4.4
作者：
Williams R;Farquharson L;Palmer L;Bassett P;Clarke J;Clark DM;Crawford MJ
通讯作者：
Crawford MJ
影响因子：
2.4
作者：
Olds, DL
通讯作者：
Olds, DL