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Enregistrement W1895874052 · doi:10.15453/0191-5096.3560

The Economics of Being Young and Poor: How Homeless Youth Survive in Neo-liberal Times

2010· article· en· W1895874052 sur OpenAlexaffabout
Jeff Karabanow, Jean Hughes, Jann Ticknor, Sean A. Kidd, Dorothy Patterson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sociology & Social Welfare · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYouth workIngenuityCitizenshipSociologyContext (archaeology)Work (physics)HarassmentPsychological resiliencePublic relationsGender studiesCriminologySocial psychologyPolitical sciencePsychologyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based upon in-depth interviews with 34 youth in Halifax and seven service providers in St. John's, Montreal, Hamilton, Toronto, Winnipeg, and Calgary, the findings of this study suggest that labor occurs within a particular street context and street culture. Formal and informal work can be inter-related, and despite the hardships they experience, young people who are homeless or who are at-risk of homelessness can respond to their circumstances with ingenuity, resilience and hope. Often street-involved and homeless young people are straddling formal and informal work economies while mediating layers of external and internal motivations and tensions. The reality is that the participants in this study cannot very easily engage in formal work. There is a dearth of meaningful formal work available, and when living homeless there are many challenges to overcome to maintain this work. In addition, there are few employers willing to risk hiring an individual who is without stable housing, previous employment experiences and, most likely, limited formal education. Therefore, street youth are left with informal work that provides them with survival money, basic needs, and a sense of citizenship, but which also invites belittlement, harassment, and mockery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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