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Enregistrement W3163184016 · doi:10.7870/cjcmh-2020-028

Array of Services for Homeless Mentally Ill in Six Canadian Cities: Non-Governmental Organizations’ Contributions and Perspectives

2020· article· en· W3163184016 sur OpenAlexaffvenueabout
Alain Lesage, Carol E. Adair, Marie‐Josée Fleury, Guy Grenier, Charles Gaucher, Tim Aubry, Carolyn S. Dewa, Michelle Patterson, Julian M. Somers, Paula Goering

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of TorontoUniversity of OttawaUniversité de MonctonDouglas Mental Health University InstituteDouglas CollegeMcGill UniversityUniversity of CalgaryUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentally illMental healthMental illnessBusinessPerspective (graphical)Service (business)Social WelfareAddictionPublic relationsEconomic growthPolitical scienceMedicinePsychiatryMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the period 2010–2011, when the At Home project was conducted, a questionnaire was sent to 420 non-governmental organization (NGO) key managers in six Canadian cities to enquire about their collaboration with public services and their perspective on the services for homeless people with serious mental illness (SMI). NGOs constituted a dense network of collaboration among themselves. With regard to public services, housing and shelters were two services that NGOs had frequent contact with, followed by the healthcare addiction sectors and, to a lesser extent, social service and the justice sectors. Education and employment were both located in the network periphery. In general, NGOs viewed housing availability and accessibility to health services as largely unsatisfactory. They called for better public support, coordination, and funding.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0250,005
Communication savante0,0070,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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