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Enregistrement W2586170111 · doi:10.1186/s12954-016-0128-8

Harm reduction through housing first: an assessment of the Emergency Warming Centre in Inuvik, Canada

2017· article· en· W2586170111 sur OpenAlexafffundabout
Michael G. Young, Kathleen Manion

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHarm reductionQualitative researchBustHealth psychologyMedicineNursingSociologyBoomPublic healthEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This research examines the effectiveness of an Emergency Warming Centre (EWC) in Inuvik, Canada, at reducing rates of morbidity and mortality for homeless persons with concurrent disorders (mental health problems and addictions). Inuvik is a small town of approximately 3500 residents, with over 65% being Aboriginal. The town is situated on the Beaufort Delta in the Western Canadian Arctic and is subject to oil and gas extraction-based boom and bust economic cycles. The centre provided food and accommodation for those under the influence of alcohol or drugs who had no other place to stay. METHODS: Qualitative interviews about users' experiences at the centre were conducted with guests, as they were called, centre staff and other key stakeholders in autumn 2014 and spring 2015. Samples of (9) respondents and (7) stakeholders provided significant information about the importance of the EWC. The content of the qualitative data with guests and stakeholders were analyzed for emergent themes. RESULTS: Several emergent themes and subthemes related to participants' experiences at the EWC and success of the centre. Overall, the results showed that guests benefitted from a safe place to stay and felt better about their overall health. CONCLUSIONS: Compared with research on wet shelters in New Zealand, Great Britain and the US, this research reveals that harm reduction-based models for homeless persons with concurrent disorders require significant investments in infrastructure, which are not readily available. Yet, the lessons learned from these jurisdictions might be extrapolated to communities like Inuvik to develop alternative housing strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,366 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations34
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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