Refugees and Newcomers Emotional Wellness (ReNEW): Partnership for Best Practice
Notice bibliographique
Résumé
As the integration of newcomers remains a central process in Canadian society, its dimensions continue to be extended and redefined. While language, citizenship and employment have long been a focus of settlement agencies and government funders, new and changing realities in the experiences of immigrants and refugees have compelled the addressing of wellness from an emotional and mental health perspective. Funders, however, have been slower to respond to these realities, and community-based settlement practitioners have had to evolve their services in multiple ways to respond to these perceived needs in their individual contexts. Some have focused on the channeling of cases to more specialized services in the community, while others have invested in more robust, in-house counselling services. Still others have blended self-care activities into their curricula in the pursuit of a more preventative strategy. The Refugee and Newcomers Emotional Wellness (ReNEW) Partnership for best practice is a three-year project between the University of Calgary and The Immigrant Education Society’s (TIES) Research Department to survey emotional wellness services delivered in four cities in three Canadian prairie provinces. This Immigration, Refugees and Citizenship Canada (IRCC)-funded project culminates in the piloting of a series of best practices that emerge from the first two years of data gathering. For this presentation, ReNEW’s Principal investigators from the University of Calgary and TIES will discuss the progress of the initiative so far, as well as some of the more interesting preliminary results of its analysis.
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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 | 0,089 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».