Oil Development and Intimate Partner Violence: Implementation of Section 8 Housing Policies in the Bakken Region of North Dakota and Montana
Notice bibliographique
Résumé
One of the challenges survivors of intimate partner violence (IPV) often face is securing safe and affordable housing. Many survivors qualify for public housing programs such as the Section 8 Project-Based Rental Assistance (PBRA) program and tenant-based Housing Choice Voucher Program (HCVP). These programs can be vital for survivors fleeing abuse and trying to rebuild their lives. But how might regional conditions such as rapid population growth resulting from an oil boom affect the implementation of such programs for survivors? In addition, what role might such policies play in preventing future violence in resource boom communities? Analyzing existing policies and qualitative data collected from in-depth interviews with survivors, community members, and service providers in the Bakken region of North Dakota and Montana, we evaluate the implementation of Section 8 housing programs in oil-affected communities for survivors of IPV. We find that survivors of IPV often had a difficult time accessing affordable housing in the Bakken. Eligibility restrictions prevented some survivors from utilizing Section 8 housing programs, some landlords opted out of Section 8 program participation at the height of the oil boom, and the housing crisis may have simultaneously contributed to low utilization of housing vouchers. These conditions increased vulnerability for IPV survivors. We conclude by exploring the impact of the Violence Against Women Act (VAWA), state, and local initiatives on housing access and affordability, and the efficacy of Section 8 housing programs during the oil boom. Understanding the relationship between natural resource development, rapid population increases, housing inflation, and Section 8 housing programs should be considered as policy makers prioritize social programs in boomtown communities that may affect the well-being and safety of IPV survivors.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».