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Enregistrement W4240497521 · doi:10.32920/ryerson.14636376

Client Volunteering in Organizations Serving Individuals with Psychiatric Disabilities

2021· preprint· en· W4240497521 sur OpenAlexafffund
Agnes Meinhard, Itay Greenspan, Jennifer Paterson, Phaedra Livingstone

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityVictoria ParkYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésVoluntary sectorVoluntary associationTurnoverPsychologyPsychiatryPublic relationsManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impetus for this research comes from a serendipitous but intriguing observation from a recent project of the Centre for Voluntary Sector Studies (CVSS). From 2001-2004, CVSS carried out a longitudinal evaluation of the impact of a new volunteer program on the well-being and activities of individuals with psychiatric disabilities residing in a supportive housing project. While all clients self-reported that they were happy to have volunteers working with them, observed findings indicated that there were very few behavioural improvements. However, one group of resident-clients defied this finding; they demonstrated marked behavioural improvements and their satisfaction levels were higher. Intrigued, we sought answers to these observations. It turned out that these individuals were not only beneficiaries of activities led by outside volunteers; they were also volunteering within their centre, supporting or facilitating activities for other client residents. Providing opportunities for clients with psychiatric disabilities to volunteer was an innovative development at this supportive housing centre, and the results were striking. Keywords: CVSS, Centre for Voluntary Sector Studies, Working Paper Series, TRSM, Ted Rogers School of Management

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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