Understanding Systems Change in Early Implementation of Housing First in Canadian Communities: An Examination of Facilitators/Barriers, Training/Technical Assistance, and Points of Leverage
Notice bibliographique
Résumé
We present interim findings of a cross-site case study of an initiative to expand Housing First (HF) in Canada through training and technical assistance (TTA). HF is an evidence-based practice designed to end chronic homelessness for consumers of mental health services. We draw upon concepts from implementation science and systems change theory to examine how early implementation occurs within a system. Case studies examining HF early implementation were conducted in six Canadian communities receiving HF TTA. The primary data are field notes gathered over 1.5 years and evaluations from site-specific training events (k = 5, n = 302) and regional network training events (k = 4, n = 276). We report findings related to: (a) the facilitators of and barriers to early implementation, (b) the influence of TTA on early implementation, and (c) the "levers" used to facilitate broader systems change. Systems change theory enabled us to understand how various "levers" created opportunities for change within the communities, including establishing system boundaries, understanding how systems components can function as causes of or solutions to a problem, and assessing and changing systems interactions. We conclude by arguing that systems theory adds value to existing implementation science frameworks and can be helpful in future research on the implementation of evidence-based practices such as HF which is a complex community intervention. Implications for community psychology are discussed.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».