Improving the Response to People Experiencing Homelessness and Psychoactive Substance Use in Montreal: A Systemic and Intersectoral Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Les personnes en situation d’itinérance qui consomment des substances psychoactives font face à plusieurs barrières à l’accès aux services généraux et ceux qui leur sont dédiés. Cela les mène, entre autres, à interagir fréquemment avec les services d’urgence, que ce soit avec la police, les services paramédicaux et les urgences hospitalières. Pourtant, ces services sont peu adaptés à leurs besoins. Il est donc important d’identifier des pistes de solutions concrètes pour améliorer la réponse d’urgence offerte aux personnes en situation d’itinérance qui consomment des substances psychoactives. Méthodologie. Ce devis évaluatif combine une analyse des besoins avec une évaluation démocratique délibérative. Un processus collaboratif, dont l’utilisation d’une Technique de recherche d’information par l’animation d’un groupe d’experts (TRIAGE) intersectorielle de 32 participants, a été organisé pour prioriser les solutions selon les différentes parties prenantes, soit les prestataires des services d’urgence, les personnes en situation d’itinérance et les autres acteurs qui gravitent autour d’elles (services spécialisés, milieu communautaire, politique et de la recherche). Résultats. Onze solutions ont été priorisées et classées dans quatre catégories : prévention de l’itinérance, approche à bas seuil, continuité des services et gouvernance. Conclusion. Cette étude a permis d’identifier des solutions concrètes et systémiques qui font consensus et qui pourront être implantées dans des contextes similaires au nôtre.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».