SCC-PG: Improving Service Delivery for the Homeless with Analytics and Process Modeling - Community Engagement and Capacity Building
SCC-PG:通过分析和流程建模改善无家可归者的服务交付 - 社区参与和能力建设
基本信息
- 批准号:1951896
- 负责人:
- 金额:$ 14.04万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2020
- 资助国家:美国
- 起止时间:2020-10-01 至 2023-09-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This project lays the groundwork for developing predictive models and improving work processes in social agencies that serve underserved populations. The specific targets of the work are long term homelessness and recidivism (tendency to relapse), with a primary focus on the city of Boston, Massachusetts in collaboration with a community partner (Pine Street Inn). The planned integrative research includes: predictive modeling to assess needs of the homeless guests to improve the match against the right services, and process modeling to improve triage work at the homeless shelter. The project will identify data necessary for the modeling efforts and resolve data-related problems such as data quality and completeness; and assess current triage practice to develop and experiment with new versions of work processes at a homeless shelter. This project will advance current knowledge about work practices and service matching at homeless shelters, and improve understanding of data availability and quality to support these outcomes. The work will develop ways to better serve the homeless population as well as lay the foundations to roll out the models and results to other communities in Massachusetts as well as other states and other underserved populations, such as at-risk families, populations suffering from disabilities, and those experiencing substance abuse or addiction. Significant societal benefits can accrue through improved and efficient support for the homeless, either directly through services or indirectly through better use of federal and local taxes. Providing services that match the needs of the homeless, and improving the work practices at the shelter can reduce both the length of stay and recidivism, contributing to the overall quality of life within society.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
该项目为开发预测模型和改进服务不足人群的社会机构的工作流程奠定了基础。这项工作的具体目标是长期无家可归和累犯(复发倾向),主要重点是与社区合作伙伴(松树街客栈)合作的马萨诸塞州波士顿。计划中的综合研究包括:预测建模以评估无家可归者的需求,以改进与正确服务的匹配,以及过程建模以改善无家可归者收容所的分类工作。该项目将确定建模工作所需的数据,并解决数据质量和完整性等与数据有关的问题;评估目前的分类做法,以便在无家可归者收容所开发和试验新版本的工作程序。该项目将促进目前关于无家可归者收容所工作做法和服务匹配的知识,并提高对数据可用性和质量的理解,以支持这些成果。这项工作将开发更好地为无家可归者提供服务的方法,并为将模型和结果推广到马萨诸塞州的其他社区以及其他州和其他服务不足的人群奠定基础,如高危家庭、残疾人口和那些经历药物滥用或成瘾的人。通过直接通过服务或通过更好地利用联邦和地方税间接地改善对无家可归者的支助,可以获得巨大的社会福利。提供符合无家可归者需求的服务,并改进收容所的工作实践,可以减少停留时间和累犯率,有助于提高社会的整体生活质量。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Predicting the Slide to Long-Term Homelessness: Model and Validation
预测长期无家可归者的情况:模型和验证
- DOI:10.1109/cbi.2019.00011
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- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Purao, Sandeep;Garfield, Monica;Gu, Xin;Bhetwal, Prakash
- 通讯作者:Bhetwal, Prakash
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- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Purao, Sandeep;Garfield, Monica
- 通讯作者:Garfield, Monica
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- 作者:
Jennifer Xu;Monica Garfield - 通讯作者:
Monica Garfield
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