Building collective efficacy and sustainability into a community collaborative: Community solution to gang violence
Notice bibliographique
Résumé
In existence for over 6 years, the Community Solution to Gang Violence (CSGV) is a community-based initiative in Edmonton, Alberta, Canada that includes over 30 organizations working together on a strategic approach to prevent youth gang involvement. As a follow-up to an earlier article, this paper explores the viability of CSGV's future by assessing its collective efficacy and issues relating to sustainability by drawing on documents and records produced by the CSGV project manager and interviews with working group members. CSGV members continue to express a commitment to the initiative's objectives, but the scope of the collaborative has reached a point where change may be necessary in order to access the kinds of funds necessary to sustain its momentum. Using the four pillars of the collaborative, knowledge translation, engaged network, community awareness and support from community leaders and funders, this paper provides a look at the collective efficacy of CSGV including a discussion of some of its successes and the challenges it faces, through the insights of a sample of its members. The paper concludes with speculation on the sustainability of the collaborative.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,023 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».