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Enregistrement W1035268818 · doi:10.3233/wor-2012-1452

Enabling careers, autonomy, and prosperity: Using community organizing and building approaches to improve the educational outcomes of people with mental illness

2012· article· en· W1035268818 sur OpenAlexaff
Terry Krupa, Glenda Carter

Notice bibliographique

RevueWork · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipMental healthMental illnessAutonomyPublic relationsProsperityService providerService (business)Medical educationNursingPsychologyPolitical scienceMedicineBusinessPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objective of this regional initiative was to develop access to educational opportunities for people with mental illness with a view to ultimately advancing their career prospects. PARTICIPANTS: The initiative engaged a broad range of community stakeholders including people with mental illness, their families, educators, mental health service providers and, policy analysts. METHODS: The initiative used community organizing and development strategies to develop solutions to problems related to access to education. RESULTS: The initiative was successful in mobilizing community participation, identifying priorities, and translating these priorities into action plans. Working groups of community stakeholders engaged in initiatives related to improving access to resources to support education, developing training for teachers in secondary schools, creating peer support systems, and developing a pilot supported education program as a partnership between a college and mental health service. CONCLUSION: Organized community building provided a foundation for a broad range of initiatives meant to improve access to educational opportunities for people with mental illness. Evaluation efforts will need to focus on the extent to which these initiatives ultimately ledto positive changes in the careers of people with mental illness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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