Evaluating the Effectiveness of a Proactive Community Outreach and Support Team
Notice bibliographique
Résumé
To better support individuals with mental health related challenges that frequently come into contact with the police, four partner organizations in London, Ontario co-developed the Community Outreach and Support Team (COAST).This program was designed to be health care led and police supported and involves a police officer and a mental health professional responding to calls together.We conducted three studies aimed at evaluating the COAST.The first study is an implementation analysis that examines whether the COAST program is operating in the way that was intended.Based on a range of data sources, we found that while many aspects of the program do align with the original implementation plan, there are also numerous discrepancies, typically due to the fact that the program was adapting operations to emerging issues (e.g., COVID-19).In the second study, we conducted pre-and post-implementation surveys with staff members working within the partner organizations, as well as satisfaction surveys with clients.The results collectively suggest that while the COAST is perceived as a valuable resource that is perceived as beneficial for clients and staff, it may not be having a broader impact on staff knowledge, attitudes, or workload due to its limited size, scope, and availability, as well as communication challenges.The final study examined the impact of the COAST from multiple perspectives based on in-depth interviews with those who had direct contact with the team.A grounded theory was developed to explain how the COAST takes individuals from suffering to enhanced connection to support.The theory also outlines the supportive conditions that facilitate this process and the key barriers that detract from it.The current dissertation contributes to the growing body of literature that examines the EVALUATING A COAST iii impact of co-response teams.While this research generally supports the value of COAST, it also highlighted specific challenges with the program and identifies areas requiring improvement.The findings are discussed in terms of their implications for the London COAST, as well as for other communities that are considering implementing similar initiatives or modifying existing ones to enhance outcomes for clients.
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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 | 0,025 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».