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Enregistrement W2087315331 · doi:10.1177/1049731515579280

Dynamic Sustainability

2015· article· en· W2087315331 sur OpenAlexafffund
Vicky Stergiopoulos, Suzanne Zerger, Jeyagobi Jeyaratnam, Jolynn Connelly, Katherine Kruk, Patricia O’Campo, Stephen W. Hwang

Notice bibliographique

RevueResearch on Social Work Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesHealth CanadaMental Health Commission
Mots-clésHousing FirstFidelitySustainabilityIntervention (counseling)Context (archaeology)Service providerPsychologyQualitative researchProcess managementApplied psychologyMental illnessMental healthService (business)BusinessSociologyMarketingComputer scienceGeographyPsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Although Housing First (HF) is a popular evidence-based intervention for persons experiencing homelessness and mental illness, research exploring its sustainability over time is scant. This mixed methods study captures practitioners' perspectives on key shifts in implementation of Housing First in a large urban center, and factors affecting fidelity to the model over time. Methods: This study uses fidelity assessments, at baseline and 18-months later, completed as part of the largest field trial of Housing First to date, and qualitative data from 28 front-line service providers and their managers. Results: Our findings reveal how the shifting landscape of implementation morphed some early troublespots into persistent challenges and exposed key factors facilitating fidelity to the model in a dynamic context. Conclusions: This study supports the importance of gathering provider perspectives over time to optimize the fit between the model and its changing local contexts and ensure maximal benefit of the intervention.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,007

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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,642
Écart entre enseignants0,294 · 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'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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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