Community needs assessment to inform programming
Notice bibliographique
Résumé
The Church of St. John the Evangelist (“St. John’s”), serving the Kirkendall and Durand neighborhoods, seeks to expand its outreach to LGBTQ2IA+ individuals of faith and newcomers to Canada. As demographics shift and community needs evolve, St. John’s aims to adapt their services to remain relevant and inclusive. The McMaster Research Shop set out to guide St. John’s in developing targeted programming and fostering a more welcoming environment for underserved populations by researching local community needs. However, this study reveals a critical lesson in community needs assessment: the challenges of engaging community members without pre-established relationships. Our original methodology included scanning for recently published information about the needs of the communities of interest within the focus area. Finding no published information, we attempted to engage key local informants, including representatives of local social services and LGTQB2IA+ and/or immigrant neighborhood groups. Despite extensive outreach efforts, we were unable to connect with these groups. This data collection limitation emerged as a key finding, highlighting the importance of pre-existing community relationships in conducting meaningful local research and the limitations of being an “outsider.” Consequently, we pivoted to reviewing two recent city-wide needs assessments and conducting one interview with a Hamilton Immigration Partnership Council staff member to ascertain the needs of the respective populations city-wide.
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 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 | 0,032 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,005 |
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 ».