Evaluation of the Implementation of Street Support Edinburgh in Response to the Predicted Increase in Homelessness in Edinburgh Following the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
In response to the predicted increase in homelessness in Edinburgh, Scotland, following the Coronavirus disease of 2019 (COVID-19) pandemic, a ‘live’ digital resource, Street Support Edinburgh (SSE), was launched in the city in January 2021. SSE is a website and smartphone application run by Street Support Network (SSN), a registered charity, working online and offline, connecting and supporting local people and organisations to tackle homelessness. The resource is the first of its kind to be implemented in Scotland. This study aimed to assess the implementation of SSE in response to the predicted increase in homelessness in Edinburgh following the COVID-19 pandemic. A qualitative approach was taken to understand users’ experiences of SSE. The evaluation found a generally positive response to SSE from organisations in the homelessness field. We report on nine themes developed through analysis of the qualitative data: positive feedback on SSE; need for SSE resources; uses of SSE; joined up-working; user-friendliness of SSE; suggestions for alterations to SSE; COVID-19 and other implementation challenges; need/opportunities for promotion and engagement; potential wider rollout across Scotland. In conclusion, initial responses to the launch of SSE have been generally positive, but further awareness raising is likely required to increase SSE reach as in-person services and COVID-19-related protections reduce. Ongoing evaluation is required to track progress over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».