Developing Resources for Staff and Adapting Programing During COVID-19 at Fred Victor
Notice bibliographique
Résumé
Fred Victor is an organization that supports those experiencing poverty and homelessness in Toronto. As a practicum student in the Health Promotions department at Fred Victor, I gained experience working on health promotion projects and was able to work directly with the community. Throughout the practicum, I worked on several projects to adapt Fred Victor’s services during COVID-19. First, I worked to develop a resilience toolkit for Fred Victor staff. COVID-19 has led to higher levels of stress. This prompted Fred Victor to develop tools to support their staff. I designed a toolkit that instructs managers on how to promote resilience in their supervision sessions and team meetings. This toolkit provided information on what resilience is, as well as practical actions that managers can take to promote resilience in staff. This project involved knowledge translation to convey the research on resilience to Fred Victor staff in an accessible way. Additionally, I worked to support the development of online peer support groups. Typically, Fred Victor runs weekly in-person peer support groups for community members. However, due to COVID-19, these groups had to move to an online format. I helped facilitate this transition by developing a guide for facilitating online group programming. This guide included information on the best platforms to run online programming, how to create a safety agreement, and best practices for facilitating the group. I then conducted outreach to community members to ask for their input on the format and content of the groups. These projects are important to public health as they work to meet the public health goal to improve quality of life by promoting and encouraging healthy behaviours. These projects played an important role in promoting the health of Fred Victor staff and clients during COVID-19 by providing them with support and tools to manage their mental health.
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 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 | 0,019 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,014 |
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 ».