Upstream Disaster Management to Support People Experiencing Homelessness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The unique context of day-to-day living for people who are chronically homeless or living with housing insecurity puts them at high risk during community disasters. The impacts of extreme events, such as flooding, storms, riots, and other sources of community disruption, underscore the importance of preparedness efforts and fostering community resilience. This study is part of larger initiative focused on enhancing resilience and preparedness among high risk populations. The purpose of this study was to explore critical issues and strategies to promote resilience and disaster preparedness among people who are homeless in Canada. A sample of interviews (n=21) from key informants across Canada was analyzed to explore existing programs and supports for homeless populations. The data was selected from a larger sample of (n=43) interviews focused on programs and supports for people who are at heightened risk for negative impacts during disasters. Qualitative content analysis was used to extract emergent themes and develop a model of multi-level collaboration to support disaster resilience among people who are homeless. The results indicate there is a need for more upstream continuity planning, collaboration and communication between the emergency management sector and community service organizations that support people who are homeless. Prioritization and investment in the social determinants of health and community supports is necessary to promote resilience among this high-risk population. The findings from this study highlight the importance of acknowledging community support organizations as assets in disaster preparedness. Day-to-day resilience is an ongoing theme for people who are chronically homeless or living with housing insecurity. Upstream investment to build adaptive capacity and collaborate with community organizations is an important strategy to enhance community resilience.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 découle