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Enregistrement W4234642763 · doi:10.32920/ryerson.14636601

Personalized Service Delivery for Young People and Families: A Synthesis Review

2021· review· en· W4234642763 sur OpenAlexaboutno aff
Kiaras Gharabaghi, Carol Stuart

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionContext (archaeology)Service delivery frameworkService (business)PsychologyPublic relationsMedicinePolitical scienceBusinessNursingMarketingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This synthesis project, funded through a MCYS Strategic Research Grant, seeks to provide a foundation for developing a multi-disciplinary and cross-sectoral research approach to exploring ‘personalized service’ within the context of residential treatment services for children and youth. This focus was to include the continuum of pre-referral supports and interventions to post-discharge community and family re-integration and sustainable outcomes. A detailed literature review about current approaches to ‘personalizing services’ in Ontario, Canada, North America, and the United Kingdom was undertaken with an emphasis on identifying the core conceptual and logistical principles that frame approaches to personalized services. The approach was intended to encourage future research that would focus on identifying and testing the evidence supporting or challenging such principles. The literature review was structured around six core themes: The stories and experiences of challenging and successful personalized approaches (satisfaction) as compared to outcomes (client change). Diversity considerations, including cultural identity, linguistic groups, and gender orientations. Service outcomes at the client level, at the agency level & at the system level. Successful tools and protocols for implementing personalized services. Quality assurance protocols. Logistical and human resource considerations in service provision.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0100,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,346
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,137 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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