An Ethnographer’s Exploration of Homeless Shelters’ Performance Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Utilizing institutional ethnography and a critical analysis, this thesis explicates the textually-mediated process and ruling relations of performance measurement data collection in emergency homeless shelters. The thesis aimed to answer the query of whether the performance measurements collected by a set of programs, within a non-profit social service, adequately captured the full contribution of the work the staff did at their respective emergency shelter. Using literature, that has captured the experiences and insights of frontline workers who feel their work is inadequately captured, as a launch pad, this study spoke to informants who are directly involved in the creation of data collection tools and the reporting of the output and outcome performance measurements. How were these tools created? Who influences the development of the tools? Are some performance indicators (i.e. outputs, quality assurance, outcomes) measured more frequently or thoroughly than others? What are some of the barriers to measuring performance indicators? The study is based on five one-to-one semi-structured interviews, with informants working for a non-profit social service in Southern Ontario, and an analysis of the data collection tools used to compile performance measurements. The purpose of this research is to help social services, especially those that focus on addressing homelessness, improve the tools used to collect statistics on service so as to better articulate the breadth of work done by these services.
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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 | 0,018 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».