MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3108267369 · doi:10.1017/s0142716420000478

In search of a “home”: Comparing the housing challenges experienced by recently arrived Yazidi and Syrian refugees in Canada

2020· article· en· W3108267369 sur OpenAlexaffabout
Pallabi Bhattacharyya, Sally Ogoe, Annette Riziki, Lori Wilkinson

Notice bibliographique

RevueApplied Psycholinguistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeAgency (philosophy)Settlement (finance)Syrian refugeesPsychologyFace (sociological concept)Economic growthPolitical scienceSociologyBusinessSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Housing that is affordable and appropriate is a necessity for successful integration for all newcomers. It is not uncommon for newcomers to Canada to report difficulties finding suitable, safe, and affordable housing for their families. For refugees, however, the challenges are sometimes greater. Settlement organizations and refugee sponsors experience various challenges in accommodating families with large numbers of children, but as our research shows, refugee groups have differing needs based on their culture, family composition, and experience of trauma. Using data collected from two recent studies, we identify and compare the housing needs of two newly arrived groups of refugees to Canada: Syrians and Yazidis from northern Iraq. All participants in our study have lived in Canada for 2 years or less and currently live in Alberta, Saskatchewan, Manitoba, or Ontario. Data was collected either by face-to-face surveys (with Syrian participants) or unstructured interviews (with Yazidi women) conducted in Arabic, Kurmanji, or English. We discuss their experiences of living in resettlement centers and their transition to independent housing. In addition, we discuss how family composition and previous trauma influence their housing experiences with special attention to how increasing agency increases satisfaction with housing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied PsycholinguisticsMême sujetHomelessness and Social IssuesTravaux en français237 207