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Enregistrement W4360978643 · doi:10.1080/01621424.2023.2193560

Service delivery and programing adaptations for individuals with disabilities by municipalities and non-profit organizations during the COVID pandemic

2023· article· en· W4360978643 sur OpenAlexafffund
Nolwenn Lapierre, Dylane Labrie, François Routhier, W. Ben Mortenson

Notice bibliographique

RevueHome Health Care Services Quarterly · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensGF Strong Rehabilitation CentreCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British ColumbiaUniversité Laval
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPandemicFeelingQualitative researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Service delivery frameworkPublic relationsCoping (psychology)BusinessFlexibility (engineering)Service (business)PsychologyNursingMarketingMedicineSociologyPolitical scienceSocial psychologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Municipalities and nonprofit organizations play a major role in administrating services that support individuals with disabilities. The purpose of this study was to explore how these organizations responded to the COVID-19 pandemic in regards to service delivery and programming for people with disabilities. This qualitative interpretative description study used semi-structured individual interviews for data collection. Recordings of the interviews were transcribed. Then the transcripts were analyzed qualitatively for themes following an inductive approach. Twenty-six individuals working for nonprofit organization or municipalities participated in the study. Six themes were identified: doing more with less; adapting rather than creating new services; ongoing consultation with stakeholders; feeling successful at adapting the services; being innovative with fundraising and embracing radical change. Flexibility and iterative user-centered approach appeared to be common coping strategies. Remote services were privileged to adapt service delivery during the COVID-19 pandemic.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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