Rural Homelessness in Western Canada: Lessons Learned from Diverse Communities
Notice bibliographique
Résumé
Until recently, there was little acknowledgement that homelessness existed in rural areas in Canada. Limited research and scarce data are available to understand the scope and dynamics of rural homelessness in Canada. As suggested in our previous work, there is a need for rural homelessness research to examine themes from a provincial perspective. The aim of this research was to contribute to expanding the knowledge base on the nature of rural homelessness at a provincial level in the Canadian province of Alberta. In order to understand the dynamics of homelessness in rural Alberta, we conducted interviews with service providers and other key stakeholders across Alberta. We examined homelessness dynamics and responses to rural homelessness in 20 rural communities across the province. Across all of the communities in the study, homelessness was reported however, the magnitude of the issue and its dynamics were distinct depending on the local contexts. We also identified several themes which serve as descriptors of rural homelessness issues. We note a number of recommendations emerging from this data which are aimed at building on the experiences, capacities, and strengths of rural communities.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».