À propos de la stabilité du logement chez des personnes aux prises avec des troubles mentaux graves
Bibliographic record
Abstract
Cet article traite du concept de stabilité du logement1. Bien que le terme « stabilité du logement » soit fréquemment utilisé dans la littérature scientifique, le concept n’a pas encore été défini de manière appropriée. Les auteurs montrent d’abord comment il a été précédemment défini et comment notre compréhension peut en être enrichie. Ensuite, ils présentent deux approches de la stabilité du logement, qu’on peut qualifier de « stable » et de « dynamique ». Alors que les approches orientées vers la stabilité soulignent qu’il est préférable de maintenir les personnes atteintes de troubles mentaux graves (TMG) dans un logement adapté le plus longtemps possible, les approches plus « dynamiques » reconnaissent que le changement et la croissance sont essentiels. Ces deux optiques sont étudiées en tenant compte du développement des modèles de logement en Ontario et de la publication d’un document émis par le gouvernent de l’Ontario, ainsi que de la recherche des besoins de logement et des préférences des personnes atteintes de troubles mentaux graves.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".