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Enregistrement W232181897 · doi:10.3138/cjpe.025.005

Using Web-Based Technologies to Increase Evaluation Capacity in Organizations Providing Child and Youth Mental Health Services

2010· article· en· W232181897 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of OttawaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Centre of Excellence for Child and Youth Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthExcellenceContext (archaeology)Service providerProcess (computing)Capacity buildingFace (sociological concept)Public relationsMedical educationService (business)BusinessKnowledge managementPsychologyMarketingComputer scienceMedicineSociologyPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Given today’s climate of economic uncertainty and fiscal restraint, organizations providing child and youth mental health services are required to do so with limited resources. Within this context, service providers face added pressure to deliver evidence-based programs and demonstrate program effectiveness. The Ontario Centre of Excellence for Child and Youth Mental Health works with organizations to meet these demands by building capacity in program evaluation. While personal instruction and mentoring are important ways of providing support, face-to-face consultations are not always cost-effective. In this article we describe the use of interactive technology and computer-based learning as an alternative and/or complementary (to face-to-face) means of delivering evaluation information and training. We discuss the process of developing these tools and share findings from our preliminary evaluation of their effectiveness in enhancing the evaluation-related supports we offer to providers of child and youth mental health services.

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.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,318
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,155 · 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