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Enregistrement W3087881506 · doi:10.1007/s11524-020-00483-1

Global Climate Implications for Homelessness: A Scoping Review

2020· review· en· W3087881506 sur OpenAlexaff
Sean A. Kidd, Susan Greco, Kwame McKenzie

Notice bibliographique

RevueJournal of Urban Health · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOScopusClimate changeSystematic reviewMEDLINEScientific literatureGlobal warmingPolitical sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Homelessness is a persistent global challenge with significant health impacts on those affected. Homeless people are by definition the most exposed to weather conditions and the social and economic problems caused by extreme weather and climate change and variability. This systematic review was designed to synthesize the academic literature that addresses the health and social implications of global climate change for homelessness. The question examined in this systematic scoping review is the following: What is the current state of knowledge in the scientific literature on the health and social implications of global climate change for homelessness? A systematic scoping review method was used to identify and synthesize the peer-reviewed literature relevant to this question. The databases searched were PsycINFO, Medline, Scopus, and Google Scholar. Of the 26 papers identified in this review, 20 employed original data analyses with conclusions largely inferred from cross-sectional associations. Themes included the potential influence of climate change on homelessness prevalence, climate impacts that exacerbate specific vulnerabilities of homeless populations (e.g., chronic illness, exposure, stigmatization), and health and social outcomes. Service use and design implications were also addressed. Given the scale of the impacts of climate change on homelessness, the literature on this topic poses promising directions but is under-developed in its current state to adequately inform risk mitigation and response planning. A systems framework is proposed here to inform future research and service design.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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