A Longitudinal Study of Predictors of Housing Stability, Housing Quality, and Mental Health Functioning Among Single Homeless Individuals Staying in Emergency Shelters
Notice bibliographique
Résumé
The current study examined risk and resilience factors at multiple levels that affect homeless individuals' ability to exit homelessness and achieve housing stability. It also examined the relationship between housing status, housing quality and mental health functioning. The methodology is a longitudinal study of single homeless individuals staying in emergency shelters in a medium-sized Canadian city who were followed for a 2 year period. Data were collected from participants at a baseline interview when they were homeless and at a 2-year follow-up. There were 329 participants interviewed at baseline and 197 (59.9%) participants interviewed at follow-up. Results from a structural equation modelling analysis found that having interpersonal and community resources were predictive of achieving housing stability. Specifically, having a larger social support network, access to subsidized housing, and greater income was related to achieving housing stability. On the other hand, having a substance use problem was a risk factor associated with a failure to achieving housing stability. Being female, feeling personally empowered, having housing that is perceived of being of higher quality were directly predictive of mental health functioning at follow-up. Findings are discussed in the context of previous research and their policy implications.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».