Clinical Sociology and Community Interventions
Notice bibliographique
Résumé
At least 235,000 people experience homelessness in Canada each year, with over 35,000 experiencing homelessness on any given night (Gaetz et al. 2013a). For many, maintaining housing is challenging due to the absence of essential life skills. This paper departs from a community-identified problem with conventional life skills programming and uses sociological tools to address it. Community partners have expressed a need for a life skills curriculum that is inclusive, representing the intersecting needs and experiences of a diversity of clients, and that will address budgetary constraints of not-for-profit (NFP) organizations in the region. The Community-Ideas Factory: The Life Skills Project consists of an interdisciplinary research team and 16 NFPs collaborating to build a comprehensive, inclusive, relevant, and effective online life skills intervention. Adopting a clinical sociological and community-engaged research approach, our findings emphasize the importance of recognizing that essential life skills are diverse and shaped by the larger social, political, and economic context, such as social inequities. Notably, social justice is identified as a crucial life skill, uncovering the intersectionalities that shape individuals' lives and that must be integrated into life skills programming. This ground-breaking finding is facilitated by our methodology, deviating from the positivist research approaches prevalent in life skills studies. Significantly, the entire life skills curriculum is Equity, Diversity, and Inclusion (EDI)-informed. The intervention addresses immediate financial strains for partner organizations. We anticipate that the intervention will interrupt current cycles of homelessness while holding promise as a preventative measure.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,138 | 0,013 |
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 ».