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Enregistrement W2166747936 · doi:10.1007/s10464-015-9709-z

Implementing Housing First Across Sites and Over Time: Later Fidelity and Implementation Evaluation of a Pan‐Canadian Multi‐site Housing First Program for Homeless People with Mental Illness

2015· article· en· W2166747936 sur OpenAlexaffabout
Eric Macnaughton, Ana Stefančić, Geoffrey Nelson, Rachel Caplan, Greg Townley, Tim Aubry, Scott McCullough, Michelle Patterson, Vicky Stergiopoulos, Catherine Vallée, Sam Tsemberis, Marie‐Josée Fleury, Myra Piat, Paula Goering

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Community Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of OttawaSimon Fraser UniversityDouglas CollegeMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversité LavalWilfrid Laurier UniversityUniversity of WinnipegCentre de Santé et de Services Sociaux de la Vieille-CapitaleCentre for Global Health ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFidelityFocus groupHousing FirstMental illnessMental healthVocational educationQualitative researchHealth psychologyPublic housingPsychologySupportive housingProgram evaluationMedical educationPublic healthPublic relationsNursingSociologyMedicinePedagogyBusinessPolitical sciencePsychiatryEngineeringPublic administrationMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines later fidelity and implementation of a five-site pan-Canadian Housing First research demonstration project. The average fidelity score across five Housing First domains and 10 programs was high in the first year of operation (3.47/4) and higher in the third year of operation (3.62/4). Qualitative interviews (36 key informant interviews and 17 focus groups) revealed that staff expertise, partnerships with other services, and leadership facilitated implementation, while staff turnover, rehousing participants, participant isolation, and limited vocational/educational supports impeded implementation. The findings shed light on important implementation "drivers" at the staff, program, and community levels.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,414 · 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.

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

Citations65
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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