A program implementation fidelity assessment of a Housing First program in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
This research sought to assess the degree of fidelity to the Housing First model achieved by a new Housing First program in a mid-sized Canadian municipal region, and the factors that promoted or hindered fidelity therein. The program was delivering an adaptation to the Housing First model that prioritized home-based support, which was assessed simultaneously. Fidelity ratings were gathered by a team of researchers during a site visit that included observation of a staff meeting, seven interviews with program leaders and staff, two focus groups with program participants, and 10 chart reviews. Overall, the findings show a high degree of fidelity with an average score of 3.55 on a 4-point scale, across 44 fidelity domain items. Results revealed high fidelity in the domains for service philosophy, separation of housing and services and the newly created domain of support and skills development used to assess the home-based support adaptation. Lower scores were found for housing choice and structure, service array, and program design. Challenges to program fidelity were found in housing availability and affordability, service continuation through housing loss, linking with employment and educational services, 24-hour coverage, and participant representation in the program. Factors that could account for these challenges include the low vacancy rates in the jurisdiction, prescriptive policy frameworks, and a slower pace of implementation than anticipated. This study demonstrates the use of a fidelity assessment to provide direct, actionable feedback for program improvement.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».