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Enregistrement W3094281737 · doi:10.11575/prism/37918

Charitable Services and Holes in the Social Safety Net: Spatial Accessibility of Women’s Shelters

2019· article· en· W3094281737 sur OpenAlexaboutno aff
Mackenzie Walton

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSafety netInternet privacyBusinessPublic relationsSociologyComputer sciencePolitical scienceEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Charitable organizations play a crucial role in Alberta’s social safety net by providing important services to at-risk populations. Non-profits and charities mobilize local donations of labour and money to provide services efficiently, but it is not guaranteed that charitable social services are distributed equitably. In 2017, non-public charities in Alberta received approximately $42 billion in revenue from the provincial government to deliver health, education, and social services, but not all Albertans are able to access the plethora of services. Spatial accessibility studies with a more coordinated approach to social service planning can play a role in ensuring that these services are distributed equitably to all Albertans. Spatial accessibility analysis can determine if communities across Alberta have access to crucial social services. This analysis uses a combination of Canada Revenue Agency, Census, and HelpSeeker.org data to determine which communities and populations in Alberta have access to one crucial social service: domestic violence women’s shelters. Reasonable travel distances, or “service areas,” for the 40 women’s shelters in Alberta were created using Geographic Information System (GIS) software. This then allows for the identification and analysis of communities outside of reasonable travel distances of women’s shelters, which this study refers to as a “service desert”. Women’s shelters operate as a vital space for survivors of domestic violence, and the findings of this study have identified that over 245 000 Albertans live in areas outside the service areas of women’s shelters. Albertans outside the service areas of primary or emergency women’s shelters tend to have lower incomes, a larger proportion of houses living under the low-income measure, and higher Indigenous populations. These population attributes have been linked to higher rates of domestic violence, which suggest that many communities without access to women’s shelters may be in the highest need of women’s shelters. The service desert for secondary, or long-term, women’s shelters serves even fewer Albertans and includes Alberta’s third and fourth largest cities. The spatial accessibility analysis of women’s shelters identifies gaps in the social safety net where government action can provide safety, security, and support to survivors of domestic violence. Addressing these gaps in the social safety net is more complicated than just building new women’s shelters. Social service users, like survivors of domestic violence, often require a multitude of social services. Charitable services require more than just provincial government backing, but also individual donations of time and money, and coordination between several organizations and governments. To properly address gaps in the delivery of charitable social services, system integration of services and regional social service mapping will allow for both more efficient and equitable distribution of charitable services.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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