Identifying priorities and developing collaborative action plans to improve accessible housing practice, policy, and research in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This article describes the development of priorities and actions to improve the state of research, policy, and practice related to accessible housing in Canada for persons with disability or with accessible housing needs. A modified Delphi approach with an expert cross-sectoral panel was used to gain convergence on a set of priorities for advancing the accessible housing field in Canada. This included circulating an anonymous pre-meeting survey (N = 49) followed by an in-person planning meeting (N = 45). The expert panel at the in-person meeting identified three clusters of priorities from an initial list of 21 priorities, which included: 1) engaging with all levels of government to support accessible housing efforts; 2) developing educational resources to raise awareness about accessible housing, and creating services to facilitate locating and acquiring accessible housing; and 3) fostering meaningful engagement across key interest groups and sectors to find solutions to enact positive change in this space. The findings provide an initial roadmap for bringing greater cohesion to the accessible housing field, which will enable cross-sectoral partnerships and collective action towards informing the next generation of accessible housing standards, regulations and practices for people with accessible housing needs.
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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 | 0,075 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».