Measuring Lessons Learned from Durham Region’s Community Hub Model During COVID-19: A Support Solution for Individuals Experiencing Homelessness and Other At-Risk Populations
Notice bibliographique
Résumé
The 2019 Coronavirus (COVID-19) pandemic severely limited the availability of community resources within the Regional Municipality of Durham, Ontario, Canada. It disrupted the lives of persons experiencing homelessness and other vulnerable populations. To address the gaps in resources, community stakeholders developed two pilot community hubs to respond to the unmet health, housing, and support needs of those impacted. This research utilized a mixed-methods research design to determine the effectiveness of the community hubs in responding to the unmet needs of patrons utilizing the services and the scalability of the community hub model as a viable regional service approach. Surveys were administered in person with seventy-five community hub patrons. Fifteen direct service staff completed self-administered online surveys. Interviews were conducted with five community hub managerial staff and two subject-matter experts who collaborated with one of the community hubs. Results from the study showed that the needs of patrons were deep and entrenched and required a progressive, co-located, integrated health and social service response model. Staff described the services as critical and lifesaving for the patrons. The descriptive statistical analysis revealed that 93% of patrons indicated that services offered by the community hubs met their needs. The main challenge for the community hubs was the lack of core funding. Implications of this study include establishing a regional, evidence-informed, integrated system of care that addresses the healthcare, social service, and housing needs of populations experiencing homelessness.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».