Input from stakeholders: Hiring and retaining people in Recovery in the behavioral health workforce
Notice bibliographique
Résumé
The hiring of people in recovery (PIR) from mental illnesses in the behavioral health workforce has bloomed in the past few years. PIR have been hired in a variety of positions including as peer supporters, case managers, clinicians, and CEOs. This paper highlights findings from focus groups that were conducted with behavioral health organizations to gather input on hiring and retaining PIRs in the behavioral health workforce. Suggestions were mostly targeted to the areas of 1) Hiring Peers— the value and benefits and challenges, and suggestions for organizational readiness and, 2) Retaining PIRs—transitioning PIRs to the behavioral health workforce and supervision, flexibility and accommodations. Input from these discussions has informed the creation of development and implementation guides for organizations wanting to hire PIRs as peer supporters. In addition to the development of training guidelines for PIRs in roles as peer supporters. This paper signifies the importance of gathering input prior to developing implementation initiatives on the employment of PIRs as peer supporters, in the behavioral health workforce.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».