Enlighten architecture students on environmental design through computer simulation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Managed alcohol programs (MAP) are a harm reduction approach for those experiencing alcohol use disorders (AUD) and homelessness. These programs were developed in Canada and have had positive results; very few exist in the UK and Ireland. The aim of this study was to scope the feasibility and acceptability of implementing MAPs in Scotland. DESIGN AND METHODS: Using mixed-methods, we conducted two linked phases of work. Quantitative data were collected from the case records of 33 people accessing eight third sector services in Scotland and analysed in SPSS using descriptive and inferential statistics. Qualitative data were collected in Scotland via semi-structured interviews with 29 individuals in a range of roles, including strategic informants (n = 12), service staff (n = 8) and potential beneficiaries (n = 9). Data were analysed using Framework Analysis in NVivo. RESULTS: The case record review revealed high levels of alcohol use, related health and social harms, illicit drug use, withdrawal symptoms, and mental and physical health problems. Most participants highlighted a lack of alcohol harm reduction services and the potential of MAPs to address this gap for this group. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Our findings highlight the potential for MAPs in Scotland to prevent harms for those experiencing homelessness and AUDs, due to high levels of need. Future research should examine the implementation of MAPs in Scotland in a range of service contexts to understand their effectiveness in addressing harms and promoting wellbeing for those experiencing AUDs and homelessness.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».