MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2533556619 · doi:10.17645/si.v4i4.633

Rural Homelessness in Western Canada: Lessons Learned from Diverse Communities

2016· article· en· W2533556619 sur OpenAlexafffundabout
Jeannette Waegemakers Schiff, Rebecca Schiff, Alina Turner

Notice bibliographique

RevueSocial Inclusion · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Centre for Child, Family and Community Research
Mots-clésAcknowledgementScope (computer science)Rural areaEconomic growthPerspective (graphical)Rural sociologyWork (physics)Rural historyHousing FirstSociologySocioeconomicsPolitical scienceRural developmentGeographyPsychologyAgricultureMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0300,008
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSocial InclusionMême sujetHomelessness and Social IssuesTravaux en français237 207