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Record W3043924736 · doi:10.7202/1070242ar

Le soutien postlogement transitoire auprès des femmes en situation d’itinérance : besoins, implantation et impact d’une étude pilote

2020· article· fr· W3043924736 on OpenAlexaffvenueabout
Morgane Gabet, Guy Grenier, Daniela Perrottet, Marie‐Josée Fleury

Bibliographic record

VenueSanté mentale au Québec · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHomelessness and Social Issues
Canadian institutionsMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

ObjectifsLes dispositifs de soutien en logement sont parmi les solutions soutenues pour contrer l’itinérance. Le logement transitoire (LT) offre une trajectoire séquentielle d’accès à la stabilité résidentielle : des refuges au LT, au logement permanent avec ou sans soutien. Le suivi post-LT permettrait d’améliorer la stabilité résidentielle et l’intégration communautaire. Néanmoins, peu d’informations sont disponibles sur les conditions de succès et la capacité du suivi post-LT à améliorer la stabilité résidentielle et l’intégration communautaire des personnes itinérantes, en particulier les femmes. Cette étude de cas pilote visait à identifier les besoins de femmes recevant du suivi post-LT, l’implantation des activités de suivi et ses conditions de succès, ainsi que son impact en réponse aux besoins exprimés. MéthodeDeux organismes à but non lucratif ont été sélectionnés à Montréal. Une étude de cas à partir de méthodes mixtes a permis de trianguler les données provenant de femmes en situation d’itinérance, de leurs intervenantes et des gestionnaires de ressources de suivi post-LT. Deux entretiens ont été menés à un intervalle de 6 mois avec ces femmes (n= 10). Les besoins et l’impact du suivi post-LT ont été mesurés grâce à un questionnaire (questions ouvertes et fermées). Pour documenter l’implantation du suivi, des informations ont été colligées auprès des intervenantes (n = 2) sur les activités et l’intensité des services offerts à l’aide de fiches de contact. Des facteurs facilitant et entravant le suivi post-LT ont également été identifiés lors d’une entrevue de groupe avec les intervenantes (n= 2) et les gestionnaires (n= 4). RésultatsLes usagères ont identifié des besoins liés à la santé, aux activités quotidiennes et à l’intégration sociale. La plupart des femmes étaient satisfaites des activités et de la fréquence du suivi, de la facilité d’accès des intervenantes et de la capacité du suivi à répondre à leurs besoins. L’intensité du suivi, l’alliance thérapeutique usagère/intervenante et la motivation des usagères ont été identifiées comme des facteurs facilitants. Les facteurs entravants comprenaient : la durée limitée de l’insertion préalable en LT, particulièrement chez les usagères ayant subi un traumatisme majeur ; les comportements réfractaires ; la réticence à prendre des médicaments et la dépendance à des substances psychoactives ; les problèmes d’accès aux services, dont les services de santé mentale spécialisés ; et pour les intervenantes, les contraintes de temps, les difficultés logistiques, et le manque de logements permanents abordables adéquats. Après six mois, 80 % des usagères avaient conservé le même logement, et leur intégration communautaire n’avait pas changé. ConclusionLe suivi post-LT semble adapté pour promouvoir la stabilité résidentielle chez les femmes en situation d’itinérance chronique et ayant des problèmes de santé mentale ou de dépendance, première étape essentielle vers l’intégration communautaire. L’étude a souligné l’importance d’offrir des modalités de services adaptés aux besoins des usagères. Un meilleur financement du suivi post-LT, une collaboration plus étroite avec d’autres services publics, une formation accrue des intervenantes et une augmentation du nombre de logements permanents abordables et adéquats favoriseraient un déploiement plus efficace du suivi post-LT.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.030
Threshold uncertainty score0.060

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.051
GPT teacher head0.377
Teacher spread0.326 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2020
Admission routes3
Has abstractyes

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