MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2064120988 · doi:10.1155/2014/245024

Developing an Estimate of Supported Housing Needs for Persons with Serious Mental Illnesses

2014· article· en· W2064120988 sur OpenAlexaff
Jeannette Waegemakers Schiff, Rebecca Schiff, Barbara Schneider

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Population Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental illnessAccommodationSupportive housingCohortService (business)Housing FirstPsychologyMental healthPsychiatryMedicineGerontologyBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A rich body of literature attests to the importance of affordable accommodation and support services necessary, appropriate, and acceptable to persons disabled by a mental illness. However, there is a little which provides a means for housing and service planners to determine the gap between available supportive housing and need. Such understandings are needed to prepare strategies and develop the resources needed to accommodate persons with a disabling mental illness in the community. While housing studies that examine shelter needs of the homeless acknowledge that a sizable proportion has a disabling mental illness, these numbers underestimate need in the cohort that experiences disabling mental illnesses. This underestimate exists because many of those who are disabled by mental illness and in need of supportive housing are among the hidden homeless: doubled-up, couch-surfing, and temporarily sheltered by friends and family. Thus, little is known about the size of this cohort or their supportive shelter needs. The present analysis examines two approaches and offers one methodology as most feasible and parsimonious which can approximate housing need and may be extrapolated to other urban locations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,180
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,382 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Population ResearchMême sujetHomelessness and Social IssuesTravaux en français237 207