AN ANALYSIS OF THE SOCIO-ECONOMIC ANTECEDENTS OF HOUSING INSECURITY
Notice bibliographique
Résumé
The study of poverty has remained in the forefront of both development practitioners and researchers alike; however, the number of poor people remains high throughout the world. Housing security, food security and water security can be seen as central to urban poverty alleviation, and form part of a declaration of the Habitat Conference in Vancouver Canada, in 1976. Housing insecurity is consequently one of the so many faces of poverty. This paper analyses the socio-economic antecedents associated with housing insecurity and homelessness. There are a number of definitions of housing insecurity, of which homelessness is the extreme. The impact of housing insecurity is even severe among children and becomes perpetual due to the consequences of homelessness, which include no schooling, poor health and exposure to crime. This paper presents the conceptualisation of housing insecurity and a review of the socio-economic antecedents of housing insecurity and its extreme state of hopelessness. The paper uses the general household survey data collected by STATSSA with a sample of 21 601 households. A regression model is employed in determining the household’s characteristics that are associated with housing insecurity. Income food security status and material of the structure were some of the factors that significantly predicted household housing insecurity. The paper also proposes a framework to develop a succinct measure of housing insecurity as a second step in the series of developing the literature on housing insecurity in South Africa.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».