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Record W6988016519

VOICI Logement d’abord pour les jeunes : un guide de modèle de programme

2017· report· fr· W6988016519 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueYork University Digital Library (York University) · 2017
Typereport
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationGensBorder Security
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cours des dernières années, les décideurs politiques et les prestataires de services ont exprimé leurs inquiétudes sur la façon dont Logement d’abord pouvait être utilisé pour la population des jeunes sans-abri, et s’il pouvait l’être. Comme réponse, Un endroit sûr et décent où vivre a été créé pour fournir un cadre fonctionnel de Logement d’abord pour les jeunes (HF4Y). Il est important de souligner que la création de ce cadre a été le résultat d’une collaboration entre l’Observatoire canadien sur l’itinérance (antérieurement le Réseau canadien de recherches sur l’itinérance) et deux organismes travaillant avec les jeunes sans-abri : le Street Youth Planning Collaborative (Hamilton) et la Communauté nationale d’apprentissage sur l’itinérance chez les jeunes. De plus, les jeunes sans-abri ont joué un rôle important dans ce processus et ont apporté une contribution nécessaire et précieuse. \n \nBeaucoup de changements se sont produits en peu de temps. Depuis la parution du rapport, des collectivités au Canada et d’ailleurs au monde (y compris les É.-U. et plusieurs pays européens) ont commencé à mettre en place des programmes HF4Y conformes à ce cadre. L’inconvénient de cet intérêt accru pour HF4Y est que dans de nombreux contextes, les gens utilisent le terme «HF4Y» sans en observer le cadre, soit en appliquant l’approche globale Logement d’abord sans l’adapter aux besoins des jeunes, soit en s’occupant d’un nombre irréaliste de cas trop élevé et dans des délais trop stricts. \n \nLe développement continu de notre compréhension des exemples naissants de HF4Y, combiné à un besoin de clarifier la façon dont cela doit être réellement mis en oeuvre sur le terrain, a conduit à une prise en considération du besoin de se servir du cadre pour créer un guide de modèle de programme HF4Y plus complet. Pour progresser, nous nous sommes engagés dans un processus de consultation étendu au Canada (mené par Vers un chez-soi et en consultation avec la Communauté nationale d’apprentissage sur l’itinérance chez les jeunes), aux É.-U. (avec l’aide du National Network for Youth, le United States Interagency Council on Homelessness, le U.S. Department of Health and Human Services ainsi qu’un grand nombre de communautés) et en Europe, avec FEANTSA et FEANTSA Youth, Focus Ireland, Rock Trust (Écosse) et d’autres). Nous avons aussi consulté des experts tels que le Dr Sam Tsemberis et Wally Czech, ainsi que ceux qui ont appliqué le cadre HF4Y sur le terrain, pour obtenir leur opinion. Les perspectives et l’expertise considérables de ces individus et organismes ont contribué à l’amélioration d’un modèle HF4Y efficace et réalisable, tel que décrit dans ce nouveau guide de modèle de programme. \n \nQuoi de neuf? \nLe nouveau guide de modèle de programme de HF4Y comprend : \n- des principes de base révisés et perfectionnés \n- une discussion élargie de HF4Y en tant que programme par opposition à une philosophie \n- une discussion plus approfondie sur les modèles d’hébergement et de soutien \n- des nouvelles sections sur : \n * la prestation de services, décrivant comment le programme devrait fonctionner sur le terrain \n * les données \n * les études de cas \n \nL’objectif de Un endroit sûr et décent où vivre et du guide de modèle de programme VOICI Logement d’abord pour les jeunes à venir est d’offrir une direction pour les collectivités, les décideurs et les praticiens qui désirent aborder les besoins des adolescents et des jeunes adultes en développement grâce à l’application de HF4Y.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.063
Threshold uncertainty score0.126

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0110.007
Open science0.0040.003
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.005

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 head0.056
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.155 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Citations0
Published2017
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