Notice bibliographique
Résumé
Mental illness refers to a wide range of disorders that affect mood, thinking and behaviour. One in five Canadians has mental health care needs, many of which are unmet (Smetanin et al., 2015). Within the City of Toronto, the provision of mental health care is delivered by over 100 public and private community service organisations and over 700 physicians with a psychiatric specialization - each providing community-based general or specialised care to residents in need. Research has shown that travel distance is an enabling factor of health service utilisation, thus equitable spatial access to services remains a key priority (Fleury et al., 2012). Using spatial quantitative methods, this study examines potential spatial accessibility to mental health services and specialist physicians within the City of Toronto, and levels of statistical association between access to care and prevalence of mental health crisis events. A wide range of datasets is analyzed including occurrence data for apprehensions under the Mental Health Act undertaken by the Toronto Police Service and the Canadian Marginalization Index. The enhanced two-step floating catchment area (E2SFCA) method is used to compute spatial accessibility to mental health services based four modes of transportation: driving, walking, cycling and public transit. Areas that are underserved by mental health specialists and mental health community services are identified and shown to have different income levels. This study provides spatial explicit patterns of accessibility to mental health services in Toronto, providing detailed data to inform planning and policy of mental health care delivery.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».