Leveraging Public Healthcare Dollars to Fund Critical Time Intervention: A Proposal for a Scalable Solution to Crisis Homelessness in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Recent experience demonstrates that substantial progress in reducing homelessness is possible if resources are directed towards evidence-based, housing-focused solutions. However, the homeless assistance systems in most countries are not adequately resourced to assist persons experiencing “crisis homelessness,” who account for the majority of the homeless population. Thus, we present a policy proposal for leveraging an expansion of Critical Time Intervention (CTI), an evidence-based behavioral health intervention, as a scalable solution for crisis homelessness. We draw on the specific policy context of the United States in proposing the use of funds from Medicaid, the public health insurance program for low-income individuals, to finance such an expansion, but argue our broader policy proposal has salience internationally as well. In presenting our proposal, we discuss why it represents a sound and feasible policy idea, focusing on the alignment between CTI and a promising new programmatic approach known as rapid rehousing. We describe the potential benefits of enacting this proposal and conclude with discussing the United States-specific and more general challenges that would need to be addressed to implement it, including the need for additional resources to cover the costs of the temporary financial assistance component of rapid re-housing.
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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 | 0,024 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».