A qualitative exploration of the relevance of training provision in planning for implementation of managed alcohol programs within a third sector setting
Notice bibliographique
Résumé
Background: Managed Alcohol Programs (MAPs) are a harm reduction strategy for people experiencing homelessness and alcohol dependence. Despite a growing evidence base, resistance to MAPs is apparent due to limited knowledge of alcohol harm reduction and the cultural preference for abstinence-based approaches. To address this, service managers working in a not-for-profit organization in Scotland designed and delivered a program of alcohol-specific staff training as part of a larger study exploring the potential implementation of MAPs during the COVID-19 pandemic. Methods: Semi-structured interviews were conducted with 15 service managers and staff regarding their experiences of the training provided. Data were analyzed using Framework Analysis, and Lewin's model of organizational change was applied to the findings to gain deeper theoretical insight into data relating to staff knowledge, training, and organizational change. Findings: Participants described increased knowledge about alcohol harm reduction and MAPs, as well as increased opportunities for conversations around cultural change. Findings highlight individual- and organizational-level change is required when implementing novel harm reduction interventions like MAPs. Conclusion: The findings have implications for the future implementation of MAPs in homelessness settings. Training can promote staff buy-in, facilitate the involvement of staff within the planning process, and change organizational culture.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».