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Record W4319791413 · doi:10.5206/ijoh.2022.2.13640

Improving the Response to People Experiencing Homelessness and Psychoactive Substance Use in Montreal: A Systemic and Intersectoral Perspective

2023· article· fr· W4319791413 on OpenAlexaffvenueabout
Kristelle Alunni‐Menichini, Karine Bertrand, Astrid Brousselle

Bibliographic record

VenueInternational Journal on Homelessness · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHomelessness and Social Issues
Canadian institutionsHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeUniversity of VictoriaUniversité de SherbrookeMcGill University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction. Les personnes en situation d’itinérance qui consomment des substances psychoactives font face à plusieurs barrières à l’accès aux services généraux et ceux qui leur sont dédiés. Cela les mène, entre autres, à interagir fréquemment avec les services d’urgence, que ce soit avec la police, les services paramédicaux et les urgences hospitalières. Pourtant, ces services sont peu adaptés à leurs besoins. Il est donc important d’identifier des pistes de solutions concrètes pour améliorer la réponse d’urgence offerte aux personnes en situation d’itinérance qui consomment des substances psychoactives. Méthodologie. Ce devis évaluatif combine une analyse des besoins avec une évaluation démocratique délibérative. Un processus collaboratif, dont l’utilisation d’une Technique de recherche d’information par l’animation d’un groupe d’experts (TRIAGE) intersectorielle de 32 participants, a été organisé pour prioriser les solutions selon les différentes parties prenantes, soit les prestataires des services d’urgence, les personnes en situation d’itinérance et les autres acteurs qui gravitent autour d’elles (services spécialisés, milieu communautaire, politique et de la recherche). Résultats. Onze solutions ont été priorisées et classées dans quatre catégories : prévention de l’itinérance, approche à bas seuil, continuité des services et gouvernance. Conclusion. Cette étude a permis d’identifier des solutions concrètes et systémiques qui font consensus et qui pourront être implantées dans des contextes similaires au nôtre.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.291
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.041
GPT teacher head0.379
Teacher spread0.337 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
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

Citations0
Published2023
Admission routes3
Has abstractyes

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