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Enregistrement W3116020861 · doi:10.1093/geroni/igaa057.2488

Conceptualizing the Shelter and Housing Needs and Solutions of Older People Experiencing Homelessness

2020· article· en· W3116020861 sur OpenAlexaff
Sarah L. Canham, Joe Humphries

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialThematic analysisSupportive housingGerontologySocial needsIntervention (counseling)Mental healthOlder peopleHousing FirstPsychologySociologyEconomic growthMedicineQualitative researchMental illnessPsychiatryHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Newly and chronically homeless older adults have unique pathways into homelessness and distinct physical, mental, and social needs. Using a five-step process, we conducted a scoping review of primary research to investigate the needs and solutions for sheltering/housing older people experiencing homelessness (OPEH). Thematic analysis of data from 19 sources revealed 1) shelter/housing needs and challenges of newly vs. chronically homeless older adults; 2) existing shelter/housing solutions addressing the needs of OPEH, including Housing First, permanent supportive housing, and multiservice homelessness intervention programs; and 3) outcomes of rehousing OPEH. Following, we developed a conceptual model which outlines how unique health and psychosocial needs of newly and chronically homeless older adults can be met through appropriately-designed shelter/housing solutions with individualized levels of senior-specific support. Future shelter/housing initiatives and strategies should use a rights-based approach and prioritize matching diverse OPEH needs to appropriate shelter/housing options that will support their ability to age-in-the-right-place. Part of a symposium sponsored by the Environmental Gerontology Interest Group.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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