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Enregistrement W4292534087 · doi:10.5206/ijoh.2022.2.14773

“We actually came to a point where we had no staff”: Perspectives of Senior Leadership in Canadian Homelessness Service Providers During COVID-19

2022· article· en· W4292534087 sur OpenAlexaffvenueabout
Stephanie Campbell, Chelsea Noël, Ashley Wilkinson, Rebecca Schiff, Jeannette Waegemakers Schiff

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Homelessness · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of CalgaryLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessPandemicQualitative researchPublic relationsService providerCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Human servicesService (business)Political sciencePsychologySociologyBusinessMedicineMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian homeless service providers (HSPs) serve individuals with complex needs. COVID-19 has introduced additional challenges to service provision leading to increased pressure on the organizations and the staff they employ. Little is known about how Canadian HSPs were affected by the global pandemic. The current research sought to address this knowledge gap by using qualitative research methodology to assess leaders’ perception of staff well-being and identify specific organizational challenges associated with the COVID-19 pandemic. 42 semi-structured interviews were conducted with senior leadership in Canadian HSPs, including Program Directors, Executive Directors, CEOs, key department managers and program coordinators. Although unanticipated, themes relating to positive outcomes and growth were also identified. Qualitative analysis revealed four overarching themes within the data: Organizational Challenges, Individual Challenges, Organizational Opportunities and Individual Opportunities. Implications of this study include informing pandemic preparedness in the homelessness sector and reducing occupational risks for staff.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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