The Hub model: It’s time for an independent summative evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, governments and the non-profit, private, academic, and philanthropic sectors have begun thinking differently about how human and social services are organized and delivered. Across Canada, a range of integrated health and social care practices are being developed, adapted, and implemented to meet local needs. The Hub (or Situation Table as it is more commonly known in Ontario) model is one such approach. The Hub model is a multi-sector, collaborative, risk-driven intervention that mobilizes multi-sectoral human services for the purpose of rapid risk mitigation focused on the immediate needs of persons experiencing acutely elevated risk of harmful safety or well-being outcomes. Over the past eight years, the model has been adopted in over 115 communities across Canada.While the model has benefited from developmental and formative evaluations, it is now timely to undertake a systematic multi-site evaluation of the generalizable impacts (e.g., clients, system, costs) and lessons learned about what works, in which context, and why. This body of work will serve to inform policymakers, funders, practitioners and others as to the way forward with the Hub model. The Community Safety Knowledge Alliance (CSKA) is moving forward on a plan to see such independent evaluation undertaken.
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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 | 0,582 | 0,572 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,024 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».