Climate Change, Weather, Housing Precarity, and Homelessness: A Systematic Review of Reviews
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review of reviews was conducted to examine housing precarity and homelessness in relation to climate change and weather extremes internationally. In a thematic analysis of 15 reviews (5 systematic and 10 non-systematic), the following themes emerged: risk factors for homelessness/housing precarity, temperature extremes, health concerns, structural factors, natural disasters, and housing. First, an increased risk of homelessness has been found for people who are vulnerably housed and populations in lower socio-economic positions due to energy insecurity and climate change-induced natural hazards. Second, homeless/vulnerably-housed populations are disproportionately exposed to climatic events (temperature extremes and natural disasters). Third, the physical and mental health of homeless/vulnerably-housed populations is projected to be impacted by weather extremes and climate change. Fourth, while green infrastructure may have positive effects for homeless/vulnerably-housed populations, housing remains a major concern in urban environments. Finally, structural changes must be implemented. Recommendations for addressing the impact of climate change on homelessness and housing precarity were generated, including interventions focusing on homelessness/housing precarity and reducing the effects of weather extremes, improved housing and urban planning, and further research on homelessness/housing precarity and climate change. To further enhance the impact of these initiatives, we suggest employing the Human Rights-Based Approach (HRBA).
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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 | 0,010 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».