Cross-Sector Homeless Service Collaboration: Perspectives from Social Service Providers
Notice bibliographique
Résumé
Coordinated and comprehensive services are needed for individuals experiencing homelessness or those at risk for homelessness. Various organizations working in collaboration and partnerships to address social issues face several barriers. This study aims to examine the efforts of a cross-sector collaboration of social service providers supporting individuals experiencing homelessness in the United States through the Collective Impact framework. Organizations specializing in behavioral health, medical, housing, and HIV/AIDS services encompass these providers. To measure how well the conditions of collective impact were being met, an online survey was delivered to the service providers from the organizations. Follow-up focus groups aimed to explain and enhance the survey results. ANCOVA evaluated the differences in meeting collective impact conditions across organizations. While no significant differences were found, the highest mean scores were for common agenda and continuous communication, indicating strong alignment and open dialogue across agencies. The lowest scores were for mutually reinforcing activities and backbone infrastructure. Thematic analysis of the focus groups supported these findings and revealed four key challenges: concerns with safety and security, role confusion, inconsistent communication, and organizational culture differences. These results suggest a need for clearer protocols, shared leadership structures, and strategies to align organizational roles and expectations. Findings highlight the importance of continuous relationship-building and structural coordination to strengthen collective impact in cross-sector collaborations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».