Using Blockchain to Create Transaction Identity for Persons Experiencing Homelessness in America: Policy Proposal
Notice bibliographique
Résumé
More than 500,000 people experience homelessness in America each day. Local and federal solutions to the problem have had limited success because of the fragmentation of services and lack of valid and timely information. Billions of dollars spent to provide reliable, timely, and actionable information in health care have exposed the difficulty of establishing such a system using the prevalent information technology solutions. However, relying on successful examples of the use of blockchain to help refugee populations and poor farmers internationally, we have partnered to propose an innovative solution to this problem using the case of people experiencing homelessness in Austin, Texas. This paper aims to describe one of the first applications of blockchain technology for addressing homelessness in the United States by creating a digital identity for people experiencing homelessness and engaging emergency medical services and clinical providers. The authors argue that a lack of documentation to prove personal identity and the inability to access own records are major hurdles for empowering persons experiencing homelessness to be resilient and overcome the life challenges they face. Furthermore, it is argued that this lack of information causes misdiagnosis, duplication, and fragmentation in service delivery, which can be potentially addressed by blockchain technology. Further planning for creating a program on the ground with additional funding will demonstrate the results of using blockchain technology to establish digital identity for persons experiencing homelessness.
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 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 | 0,032 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».