Navigating Complex Implementation Contexts: Overcoming Barriers and Achieving Outcomes in a National Initiative to Scale Out Housing First in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The scaling out of Housing First (HF) programs was examined in six Canadian communities, in which a multi-component HF training and technical assistance (TTA) was provided. Three research questions were addressed: (a) What were the outcomes of the TTA in terms of the development of new, sustained, or enhanced programs, and fidelity to the HF model? (b) How did the TTA contribute to implementation and fidelity? and (c) What contextual factors facilitated or challenged implementation and fidelity? A total of 14 new HF programs were created, and nine HF programs were sustained or enhanced. Fidelity assessments for 10 HF programs revealed an average score of 3.3/4, which compares favorably with other HF programs during early implementation. The TTA influenced fidelity by addressing misconceptions about the model, encouraging team-based practice, and facilitating case-based dialogue on site specific implementation challenges. The findings were discussed in terms of the importance of TTA for enhancing the capacities of the HF service delivery system-practitioners, teams, and communities-while respecting complex community contexts, including differences in policy climate across sites. Policy climate surrounding accessibility of housing subsidies, and use of Assertive Community Treatment teams (vs. Intensive Case Management) were two key implementation issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».