MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2563227875 · doi:10.1002/jcop.21834

PREDICTORS OF THE PHYSICAL AND PSYCHOLOGICAL INTEGRATION OF HOMELESS ADULTS WITH PROBLEMATIC SUBSTANCE USE

2016· article· en· W2563227875 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca Cherner, Tim Aubry, John Ecker

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Mental Health Association
Mots-clésMental healthPsychologyEthnic groupCommunity integrationDemographicsSocial integrationSubstance useSocial supportPhysical healthClinical psychologyPsychiatrySocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined predictors of physical and psychological integration in homeless adults with problematic substance use. Homeless adults with problematic substance use (n = 115) in Ottawa, Canada, completed questionnaires regarding their demographics (age, gender, Aboriginal ethnicity), health and social functioning (physical health, mental health, alcohol use problems, drug use problems, social skills), environmental factors (satisfaction with personal safety, social support), physical integration, and psychological integration. Participants reported low physical integration (i.e., participation in activities in the community) and did not feel strongly psychologically integrated (i.e., sense of belonging). The final models accounted for 36% and 19% of the variance in physical and psychological integration, respectively. Higher levels of social skills and social support were associated with greater physical integration. Higher levels of mental health functioning and satisfaction with safety were related to greater psychological integration. Implications of the findings for community support services are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Community PsychologyMême sujetHomelessness and Social IssuesTravaux en français237 207