Michigan Veterans Community Action Teams: Report On The Survey Of Veterans Service Providers
Notice bibliographique
Résumé
The Michigan Veterans Community Action Teams (MIVCAT) project is a collaborative community model created by the Altarum to enhance the delivery of services from public, private, and nonprofit organizations to Veterans and their family members. The MIVCAT project was introduced in Michigan by the Michigan Veterans Affairs Agency (MVAA) in August 2013, with pilots in two of Michigan's ten Prosperity Regions – Detroit Metro Region 10, comprising Macomb, Oakland, and Wayne counties; and West Michigan Region 4, consisting of Allegan, Barry, Ionia, Kent, Lake, Mason, Mecosta, Montcalm, Muskegon, Newaygo, Oceana, Osceola, and Ottawa counties.To better discern the needs of Veterans and the services available to them, Altarum gathered information through several channels. Altarum conducted a community assessment that included interviews with key regional leaders, focus groups with Veterans, a survey of Veterans, and a survey of service providers working with Veterans. This report summarizes the survey of service providers.This survey was conducted between February and April 2014 using a web-based survey instrument. In both regions combined, 189 service providers (116 in Detroit Metro and 73 in West Michigan) from 151 organizations (93 in Detroit Metro and 58 in West Michigan) responded to the survey. Following are the key findings.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».