Qualitatively exploring the intersection of health and housing needs in Canadian crowdfunding campaigns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Online crowdfunding platforms such as GoFundMe fundraise millions of dollars annually for campaigners. Medical crowdfunding is a very popular campaign type, with campaigners often requesting funds to cover basic health and medical care needs. Here we explore the ways that health needs intersect with housing needs in Canadian crowdfunding campaigns. In Canada, both health and housing needs may be addressed through legislative or policy intervention, are public health priorities, and are perceived as entitlements related to people's basic human rights. We specifically develop a classification scheme of these intersections. METHODS: We extensively reviewed Canadian crowdfunding campaigns on GoFundMe, the largest charitable crowdfunding platform, using a series of keywords to form the basis of the classification scheme. Through this process we identified five categories of intersection. We extracted 100 campaigns, 20 for each category, to ascertain the scope of these categories. RESULTS: Five categories form the basis of the classification scheme: (1) instances of poor health creating the need to temporarily or permanently relocate to access care or treatment; (2) house modification funding requests to enhance mobility or otherwise meet some sort of health-related need; (3) campaigns posted by people with health needs who were not able to afford housing costs, which may be due to the cost of treatment or medication or the inability to work due to health status; (4) campaigns seeking funding to address dangerous or unhealthy housing that was negatively impacting health; and (5) people describing an ongoing cyclical relationship between health and housing need. CONCLUSIONS: This analysis demonstrates that health and housing needs intersect within the crowdfunding space. The findings reinforce the need to consider health and housing needs together as opposed to using a siloed approach to addressing these pressing social issues, while the classification scheme assist with articulating the breadth of what such co-consideration must include.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».