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Enregistrement W4402597501 · doi:10.5206/ijoh.2023.3.17759

Comparing the Homelessness Plan Experiences of Small Canadian Cities: Emerging Insights for Policy and Practice

2024· article· en· W4402597501 sur OpenAlexaffvenueabout
K. John Coleman, Stephanie Laing, John R. Graham, Yale D. Belanger, Hélène B. Laramée, Katherine Maurer, Mary Ellen Donnan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Homelessness · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensBishop's UniversityUniversity of LethbridgeMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlan (archaeology)Political scienceEnvironmental planningPublic administrationRegional scienceEconomic growthGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents analytical learnings of a community-engaged study in three small to medium-ranged cities in Canada at diverse points in time relative to multi-year plans to end homelessness. Through semi-structured interviews with service providers, this comparative case study provides insight into the experiences of agencies in the homeless-serving sector when adapting and integrating plans to end homelessness in their work. It proposes de-siloing service sectors as an important contribution to systems change theory and organizational change theory in homelessness prevention work, as homelessness-serving agencies in smaller Canadian cities adapt to, and implement, homelessness plans and policies. Findings suggest that jurisdictional issues, unstable and inflexible resources, and communication and data issues impact service providers’ attitudes toward organizational change and their willingness and capacity to adhere to homelessness plans in their communities. While multi-site studies involve economic and political differences across cities, these do not preclude cross-pollination of innovations. Such research offers the potential for cross-site scaling up, and a comparative approach helps systems move beyond biases in policy development and implementation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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