The Impact of Housing First on Criminal Convictions: Results of A Randomized Controlled Trail
Notice bibliographique
Résumé
Background Homelessness and mental illness have a strong association with public disorder. Gaps in care for people experiencing homelessness and mental illness put them at risk as both victims and perpetrators of crime. Experimental evidence indicates that Housing First (HF) increases housing stability and perceived choice among those experiencing chronic homelessness and mental disorders. HF is also associated with lower residential costs than common alternative approaches. Few studies have examined the effect of HF on criminal behaviour and public or personal safety. Methods Individuals meeting criteria for homelessness and a current mental disorder were randomized to one of three conditions: treatment as usual (reference); scattered site HF; and congregate HF. Administrative data concerning justice system events were linked in order to study prior histories of offending and to test the relationship between housing status and offending following randomization for up to two years. Results Of the 297 study participants, 67% (N = 198) had recorded involvement with the justice system, with a mean of 8.07 convictions per person in the ten years prior to recruitment. The most common category of crime was “property offenses” (mean = 4.09). Following randomization, the scattered site HF condition was associated with significantly lower numbers of sentences than treatment as usual (Adjusted IRR = 0.29; p ≤ 0.05). Congregate HF was associated with a marginally significant reduction in sentences compared to treatment as usual (Adjusted IRR = 0.55; p = 0.108). Conclusions This study is the first randomized controlled trial to demonstrate benefits of HF in the domain of public safety and crime. The results also illustrate the interdependence between public health and public order. Our sample was frequently involved with the justice system, with great personal and societal costs. Further implementation of HF is strongly indicated in response to a critical gap in support for people who experience homelessness and mental illness. Trial registration: ISRCTN57595077 Key messages People who are homeless and mentally ill are at great risk for involvement in crime. Experimental evidence indicates that Housing First reduces crime.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».