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Enregistrement W2289211531 · doi:10.18533/rss.v1i2.7

Community Voices: Insights on Social and Human services from People with Lived Experiences of Homelessness

2016· article· en· W2289211531 sur OpenAlexaffabout
Christine A. Walsh, Liza Lorenzetti, Natalie St-Denis, Percy Murwisi, TracyRay Lewis

Notice bibliographique

RevueReview of Social Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOppressionFocus groupPublic relationsParticipatory action researchSnowball samplingHuman rightsPsychological interventionCommunity engagementSociologyPoliticsPolitical scienceNursingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Community Voices is a participatory action research study conducted in collaboration with people with lived experiences of homelessness in Calgary, Alberta to gather insights into service provision. Following convenience and snowball recruitment strategies, seven focus groups with members of the homeless community were conducted by trained facilitators. Participants and other community members were invited as co-researchers to analyze focus group transcripts, highlight key issues, develop themes and recommendations, and share key findings with stakeholders. Study findings suggest that people who are homeless experience oppression at the personal, cultural and structural levels which make it less likely for them to exit homelessness. Our findings suggests that a housing first approach coupled with intensive personalized case management embedded within a human rights framework has the capacity to reduce homelessness and overcome the barriers that prevent individuals from exiting homelessness. Such interventions, however, require substantial investment to increase the stock of affordable housing units, improve current shelter facilities, educate personnel in anti-oppressive practices and a political commitment to recognize housing as a human right. </p>

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)0,001
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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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