Trajectory of service use among young Albertans with complex needs
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionYouth with complex-needs are vulnerable as a consequence of exposure to social adversity and/or chronic health conditions, and are at a high risk of school failure and justice involvement. Information about the patterns of service use across government sectors that influence the life outcomes of complex-needs youth is unknown. Objectives and ApproachYouth with complex needs often engage with multiple services across multiple government sectors for extended periods of time. Understanding the patterns and trajectory of their service use may inform programs, decision makers and government in the optimal allocation of resources to increase their life outcomes. It may reveal where and when interventions would be most effective to improve the life course for vulnerable youth. In this study, through a unique approach to link over 20 administrative longitudinal datasets and a novel trajectory clustering technique, the patterns of service use among complex-needs young Albertans is revealed and visualized. ResultsA trajectory clustering technique was applied to reveal patterns of service use among complex-needs individuals. Compared to the general population, higher proportions of youth with complex needs lived in low socio-economic neighborhoods, suffered from mental health issues, were high cost health service users, and had lower rates of high school completion. Furthermore, youth having complex needs for a longer period of time and who required multiple complex services in a given year had the poorest outcomes, in terms of high school completion, mental health issues, and other health problems. The majority of complex-needs youth came in contact with services via the education system, followed by child services/welfare. Conclusion/ImplicationsThe trajectories of service use among complex-needs youth reveals that these individuals are primarily identified through education. Consequently, educational supports would best address the development of effective programs including mental health supports and other needs.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».