Service Integration Across Sectors in Europe: Literature and Practice
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To meet the needs of vulnerable people, the integration of services across different sectors is important. This paper presents a preliminary review of service integration across sectors in Europe. Examples of service integration between social services, health, employment and/or education were studied. A further aim of the study was to improve conceptual clarity regarding service integration across sectors, using Minkman's Developmental Model for Integrated Care (DMIC) as an analytical framework. METHODS: The study methods comprised a literature review (34 articles) and a survey of practice examples across Europe (44 practices). This paper is based on a more comprehensive study published in 2016. RESULTS: The study demonstrates that although the focus of integration across sectors is often on social services and health care, other arrangements are also frequently in place. The review shows that integration may be either tailored to a particular target group or designed for communities in general. Although systems to monitor and evaluate social service integration are often present, they are not yet fully developed. The study also highlights the importance of good leadership and organizational support in integrated service delivery. DISCUSSION: The study shows that the DMIC can work as a conceptual framework for the analysis of service integration across sectors. However, as this is an exploratory study, further in-depth case studies are required to deepen our understanding of the processes involved in service integration across sectors.
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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 | 0,018 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».