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Enregistrement W2325111388 · doi:10.7870/cjcmh-2007-0019

Can Act Lead to More Work? the Ontario Experience

2007· article· en· W2325111388 sur OpenAlexaffvenueabout
Steve Lurie, Bonnie Kirsh, Scot Hodge

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensNorth York General HospitalUniversity of TorontoCanadian Mental Health Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssertive community treatmentMental healthUnemploymentWork (physics)Service (business)Mental illnessChristian ministryPublic relationsBusinessMedicinePolitical scienceEconomic growthPsychiatryMarketingEngineeringEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While assertive community treatment (ACT) teams are now an important resource for over 3,300 people living with severe and persistent mental illness in Ontario, ACT teams have had limited success reducing the unemployment rate of consumers. Results from the most recent survey of Ontario ACT teams show the unemployment rate stuck at 77% (Ministry of Health and Long-Term Care, ACT Technical Advisory Panel, 2006). This article reviews the characteristics and service outcomes reported by ACT teams in Ontario and explores the paradox of impressive outcomes of reduced hospitalization and improved housing tenure alongside limited progress on the employment front. It also examines the plans of one organization (Canadian Mental Health Association, Toronto Branch) to improve employment results for consumers of its ACT teams.

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)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0310,012
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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