Helping people access benefits: Millions of unclaimed federal dollars are available
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: The GetYourBenefits! Project began as an attempt to convince physicians that it is important to diagnose and treat poverty. INTERVENTION: The academics worked with community agencies and physician organizations to communicate about the government benefits for which individuals with low incomes and/or disabilities are eligible. The Project Manager and Outreach Officer met with and gave talks to community groups. The Financial Literacy and Empowerment Program Coordinator, Community Financial Counselling Services (CFCS), who leads Manitoba's free tax filing clinics, led the development of the Get Your Benefits booklet. The authors decided communicating about the project was important. The project was funded by the Winnipeg Foundation with the collaboration of the Manitoba government and is being continued by CFCS. OUTCOMES: This paper describes how information on accessing benefits has been communicated to physicians, health care providers, and those who work in public health. Over 170,000 booklets were distributed. By the final year of the project (2023), over 85 websites had linked to the project website, a major growth over the nine websites linked in the first year of the project. Several updates a year were sent advising on opportunities for accessing benefits, with more than 270 individuals and organizations receiving these in the last year of the project. IMPLICATIONS: Accessing these benefits has brought and could bring additional millions of unclaimed federal dollars to eligible individuals across Canada. There is still much to be done.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,004 |
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 ».