Comparing the Homelessness Plan Experiences of Small Canadian Cities: Emerging Insights for Policy and Practice
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».