Facing FAQs: H1N1 and Homelessness in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
The homelessness sector of Toronto faced a public health threat from the H1N1 pandemic. This report shares the findings of research undertaken in 2010 and 2011, assessing the pandemic preparedness of the homelessness sector before, during, and after the outbreak. Interviews were conducted with 149 homeless individuals, fifteen social service providers, and five key stakeholders involved in the H1N1 response. \n \nThis report is divided into five key sections, and uses a question and answer approach to examine the core issues: \n \n1. “Homelessness, Health and Infrastructure in Toronto” examines how the homelessness sector is organized, how well homeless individuals are faring mentally and physically within the city, and how the sector organizes health care services for its clients. \n \n2. “Preparing the Homelessness Sector for H1N1” explores the work that was done prior to the outbreak and the challenges that arose. \n \n3. “H1N1 and the Homelessness Sector Response” examines how the sector performed during the outbreak phase. Included in this section are discussions of operational changes, communication strategies, supplies, vaccination efforts, and infection control measures. \n \n4. “Learning from H1N1” offers a reflection on how prepared the sector is for another outbreak and what challenges would need to be overcome in the event of a more severe pandemic. This report ends with a “Conclusion and Recommendations” section that pulls the key findings together and offers recommendations for creating a more integrated and interconnected sector.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».