The Development of Regional Networks to Promote Housing First Implementation in CanadaThe Development of Regional Networks to Promote Housing First Implementation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
While knowledge mobilization strategies, such as training and technical assistance, have been used to facilitate the implementation of evidence-based practices, little is known about the role of networks in influencing implementation. In this article, we describe the role of a variety of networking strategies (regional training events, community of practice teleconference calls, and the creation of regional networks) used to implement Housing First (HF) in Canada during a three-year training and technical assistance initiative. We report on three main findings from research on this initiative. First, data from regional training events (n=110) revealed that 92% of participants wanted a regional HF network. Participants in the regional training events, as well as those who participated HF training needs assessment focus groups (k=11, n=83), believed that the networks should focus on mutual learning and influencing policy and have strong leadership and an open membership. Second, HF training events held in four regions of Canada (the West, the Prairies and northern territories, Ontario, and the Atlantic region) were very positively evaluated by participants (n=276) in terms of their value in increasing HF knowledge and comprehension, and overall satisfaction with the training. Third, field notes (n=146) were used to generate a narrative of HF networks that emerged from training and technical assistance activities, including a province-wide network in Ontario and practitioner-led networks in southwestern Ontario and British Columbia. We discuss how these network activities contributed to capacity-building in HF programs designed to end homelessness in Canada.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».