Conceptualization and measurement of integrated human service networks for evaluation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Integration has been advanced as a strategy for the delivery of a number of human services that have traditionally been delivered by autonomous agencies with independent processes and funding sources. However, measurement of the dimensions of integration has been hampered by numerous factors, including a lack of definitional and conceptual clarity of integration, and the use of measurement tools with atheoretical foundations and limited psychometric testing. THEORY/METHODS: Based on a review of integration measurement approaches, a comprehensive approach to the measure of multiple dimensions of integrated human service networks was conceptualized. The combination of concepts was derived from existing theoretical, policy, and measurement approaches in order to establish the content validity and comprehensiveness of the proposed measure. RESULTS: The dimensions of human service integration measures are: (1) Observed (current) and expected structural inputs, or the mix of agencies that comprise the network (e.g. extent, scope, depth, congruence within an agency, and reciprocity between agencies). (2) Functioning of the network both in terms of the quality of the network or partnership functioning and ingredients of the integration of the networks' working arrangements and range of human services provided. (3) Network outputs in terms of network capacity (e.g. what is accomplished, for how many and how quickly given the local demand) measured from dual perspectives of the agency and the family. CONCLUSION: This newly developed measure unites multiple perspectives in a comprehensive approach to the measurement of integration of human service networks. Content validity has been established. Future work should focus on further refinement of this instrument through psychometric evaluation (e.g. construct validity) in diverse networks and relating these measures of network integration to client and system outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».