Including people who experience homelessness: a scoping review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Without the voices of those impacted by homelessness, there is a risk that important understandings essential to the development of effective solutions to homelessness will remain obscured. The purpose of this paper is to provide an overview of the evidence base and insights into recommendations for development and implementation of policies and practices to promote meaningful involvement of people experiencing homelessness as part of a community response to homelessness in a mid‐size Canadian city. Design/methodology/approach A scoping literature review was conducted, focusing on homelessness and social exclusion/inclusion. Findings Based on this review, the authors provide insights into the processes of social exclusion and inclusion as a beginning place for developing strategies for meaningful engagement in community responses to homelessness. Roots of social exclusion, towards social inclusion and creating social inclusion were three themes which emerged as central to developing inclusionary policy. First, the roots of social exclusion associated with homelessness are located in unequal power relations, highlighting contextual factors that produce exclusion with implications for health and well‐being. Second, towards social inclusion, reflects theoretical perspectives and principles that have been used to inform inclusionary practices. Third, creating inclusion highlights some strategies that can support inclusion for people experiencing homelessness and foster development of inclusionary policy. Originality/value There is little evidence of effective practices that promote social inclusion or attention to specific strategies that engage diverse homeless populations that account for gender, ethnicity and other important differences. A key next step is the development of guidelines for social inclusion at the organizational and municipal levels of decision making with those impacted by homelessness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».