Intersectoral action to employ individuals with mental illness: Lessons learned from a local development initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intersectoral action is now widely recognized as an effective approach to addressing the social determinants of health. In particular, collaboration between different sectors of the community has been recommended as a strategy for developing employment opportunities for persons diagnosed with mental illness. However, there is limited evidence on the actual implementation of intersectoral action between the employment and mental health sector. METHODS: Case study methodology was utilized to examine a unique partnership formed under the principles of public health and local development to create a social enterprise. Stakeholders representing organizations from several sectors of the community, including health and employment, partnered to develop work opportunities for a population that is disadvantaged from the mainstream employment market including (but not exclusive to) persons diagnosed with mental illness. The three main methods of inquiry were: semistructured interviews, participant observation and collected documentation. FINDINGS: Stakeholders experienced several kinds of challenges during the implementation process and used different strategies to manage these challenges. The findings suggest barriers and facilitators to successful intersectoral action initiatives, some of which are directly applicable to the context of employment and mental illness. CONCLUSION: Several lessons are drawn from these experiences.
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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 | 0,016 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».