Findings From a Process Evaluation of an Indigenous Holistic Housing Support and Mental Health Case Management Program in Downtown Toronto
Notice bibliographique
Résumé
While urban Indigenous populations in Canada are increasing and represent many diverse and culturally vibrant communities, disparities between Indigenous and non-Indigenous people’s experiences of the social determinants of health are significant. The Mino Kaanjigoowin (MK) program at Na-Me-Res (Native Men’s Residence) in Toronto, Ontario, Canada, supports Indigenous men who are experiencing homelessness or are precariously housed and who have complex health and social needs. Using a community-partnered approach that aligns with wise practices for conducting Indigenous health research, a mixed-methods process evaluation of the MK program was conducted in 2017‒2018 by the Well Living House in partnership with Na-Me-Res. Thematic analysis of qualitative data gathered through two focus groups with community members who access the MK program (n = 9) and key informant interviews with staff (n = 11) was carried out using a decolonizing lens. Results indicate that the MK program provides a unique healing model that is grounded in trust, honour, and respect. Strengths of the program include a harm reduction framework, meeting basic needs, and person-centred care. The program could be enhanced through increased human resource capacity and improved infrastructure, including a separate space for MK staff and activities. The evaluation findings demonstrate how the MK program provides specialized and culturally safe services as a best- practice model to meet the complex health and social needs of urban Indigenous people.
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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 | 0,018 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».