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Enregistrement W2316379711 · doi:10.1080/09581596.2016.1167838

Housing First the conversation: discourse, policy and the limits of the possible

2016· article· en· W2316379711 sur OpenAlexafffundabout
Amy S. Katz, Suzanne Zerger, Stephen W. Hwang

Notice bibliographique

RevueCritical Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesEmployment and Social Development Canada
Mots-clésConversationContext (archaeology)Psychological interventionIntervention (counseling)Housing FirstPoliticsPublic housingPublic healthMental healthPublic policyEconomic JusticePublic relationsPolitical scienceSociologyPublic administrationPsychologyMedicineNursingPsychiatryMental illnessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers, policy-makers, and political leaders in Canada and the US are championing the ‘Housing First’ (HF) intervention as a solution to homelessness. HF supplies people experiencing both homelessness and challenges around mental health with housing and a range of supports that can include case-coordination, psychiatry, and primary care. While HF’s impact on the housing status of individual participants has received considerable scientific and public consideration, less attention has been paid to its effects on societal conversations related to housing, public services, and social justice. We explore some of the impacts, not of HF the intervention, but of HF the conversation – the way public documents related to HF interact with broader discourses. Specifically, we examine the potential for this conversation to undermine the ultimate goal of ending homelessness in Canada. We conclude that positioning program interventions – no matter how important in the current context – as singular solutions to issues like homelessness or preventable chronic disease risks obscuring distal causes and marginalizing systemic responses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0570,091
Communication savante0,0240,013
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,346 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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