The impact of Housing First participation on police-reported crime and crime severity
Notice bibliographique
Résumé
Housing First (HF) addresses chronic homelessness by admitting individuals into permanent shelter regardless of their situation. Studies using self-reported data suggest that HF can potentially decrease justice system use, but they are limited by inaccurate measurement of police contacts. This study uses administrative data from police to measure the change in number of police interactions, change in average crime weight (or importance of crime), and change in the distribution of crime weight, before and after HF. Six hundred and two chronically homeless individuals with a history of criminal involvement and who were accommodated by an HF shelter between three months to a year were eligible for this study. We use unconditional quantile regression to observe HF’s effect on changes in the distribution of crime weights over time. While the average crime weight increased during the study period (57–79.1), the average number of police interactions decreased. Statistically significant decreases of approximately 5 crime weight units were observed between percentiles 0.54 and 0.65 and decreases of approximately 15 crime weight units occurred at percentiles 0.73 and 0.81. HF is effective at reducing minor crimes at the highest end of the distribution and helping those experiencing homelessness to avoid the warrant cycle.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».