Cross-sectoral integration in youth-focused health and social services in Canada: a social network analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Youth with concurrent substance use and mental health concerns have diverse psychosocial needs and may present to a multitude of clinical and social service sectors. By integrating service sectors at a system level, the diversity of needs of youth with concurrent disorders can be addressed in a more holistic way. The objective of the present study was to quantify the level of cross-sectoral integration in youth-focused services in Canada. METHODS: Social network analysis (SNA) was used to examine the relationships between eight sectors: addictions, child welfare, education, physical health, housing, mental health, youth justice, and other social services. A total of 597 participants representing twelve networks of youth-serving agencies across Canada provided information on their cross-sectoral contacts and referrals. RESULTS: Overall, results suggested a moderate level of integration between sectors. The mental health and the addictions sectors demonstrated only moderate integration, while the addictions sector was strongly connected with the youth justice sector. CONCLUSIONS: Despite evidence of moderate integration, increased integration is called for to better meet the needs of youth with concurrent mental health and substance use concerns across youth-serving sectors. Ongoing efforts to enhance the integration between youth-serving sectors should be a primary focus in organizing networks serving youth with concurrent mental health and substance use needs.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 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 ».