EXPLORING PROMISING PRACTICE MODELS FOR HOUSING OLDER PERSONS EXPERIENCINGHOMELESSNESS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The numbers of older persons experiencing homelessness (OPEH) is on the rise globally Yet housing and shelter options that support the varied and complex needs of this population are scarce. In order to understand effective solutions for housing OPEH, it is critical to explore promising practices that support aging in the right place for OPEH. In an effort to inform this critical gap, 100 OPEH and service providers were purposefully selected and invited to attend one of three World Café workshops held in three major urban cities in Canada: Vancouver, Calgary, and Montréal. Participants engaged in facilitated discussions aimed at supporting knowledge exchange and generating dialogue about gaps, opportunities and promising local housing options. Thematic analyses of audiotaped deliberations revealed three themes: 1) The limited nature of current housing options and programs in each locality; 2) The importance of supporting integrative housing models that increase access to formal health and social support staff, transportation, and income supports; and 3) The significance of supporting sustainability, by conducting regular program evaluations, increasing public awareness of homelessness issues, and involving multi-sector stakeholders. Findings highlight how meeting the unique health and psychosocial needs of OPEH requires a nuanced understanding of the development, design, and sustainability of effective housing options. World Café dialogues revealed that identifying and sustaining existing promising practice models provides an avenue to supporting aging in the right place for OPEH.
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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 | 0,044 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».