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Enregistrement W2039348001 · doi:10.1353/cpp.0.0045

The Proliferation of Charitable Meal Programs in Toronto

2009· article· en· W2039348001 sur OpenAlexaffvenueabout
Valerie Tarasuk, Naomi Dachner

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProvisioningSubsistence agricultureBusinessFood insecurityMealSupplemental Nutrition Assistance ProgramMeal preparationMarketingEconomic growthFood securityMedicineEconomicsGeographyFood scienceEngineeringAgricultureTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En l’absence de politiques fédérales ou provinciales efficaces pour régler le problème de l’itinérance, des groupes communautaires ont mis sur pied de nombreux programmes visant à aider les gens à satisfaire leurs besoins de subsistance. Dans cet article, nous rendons compte d’une étude que nous avons menée en 2004 sur les diverses initiatives mises sur pied à Toronto en matière d’aide alimentaire. Nous avons étudié 490 programmes, qui permettent de servir 128 000 repas et collations par semaine à des gens (sans-abri ou ayant un domicile). Plusieurs organismes qui gèrent ces programmes ont de la difficulté à répondre à la demande. Leurs responsables nous ont affirmé que les services qu’ils offrent sont essentiels, puisque, sans eux, des citoyens n’auraient rien à manger ; mais cette aide reste pourtant limitèe et intermittente, et elle souffre de l’absence de coordination. Les besoins qui sont à la base de cette demande montrent done que le système actuel d’aide sociale comporte des failles importantes.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations19
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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