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Enregistrement W4281559548 · doi:10.5206/ijoh.2022.2.13727

“We Don't Get Sick we're Invisible”: The Policy Aimed at Homeless People in the City of São Paulo and its Effects During the COVID-19 Pandemic

2022· article· en· W4281559548 sur OpenAlexvenueno aff
Morgana G. Martins Krieger, Caio Coradi Momesso, Giordano Magri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Homelessness · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloFundação Getulio Vargas
Mots-clésPandemicPopulationVulnerability (computing)Government (linguistics)CensusState (computer science)Economic growthPublic policyPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyDevelopment economicsGeographyPublic administrationMedicineDemographyEconomicsDiseaseComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2019 census identified that São Paulo had a homeless population of 24,344 people, a situation potentially worsened due to the crisis generated by the COVID-19 pandemic in 2020. Since the 1990s, a regulatory framework that obliges the municipal Executive Branch to serve this population has been strengthened, including instruments for participation. This article aims to conduct an analysis of this policy, verifying its application through the COVID-19 pandemic. Understanding the underlying complexity of this population’s living conditions, the authors adopted a vulnerability perspective to develop such an analysis, focusing on institutional vulnerability. Based on this discussion, this study approached the following question: How are the state of São Paulo’s actions related to the homeless population’s vulnerability, and what are the consequences of this condition during the COVID-19 pandemic? Based on qualitative secondary data, this article is presented as a result of the historical survey of the policy to protect the homeless population and the interaction between this population and the State. This article also reviews different forms of vulnerabilities to which the São Paulo homeless population is exposed, and the actions implemented by the government during the pandemic. As a contribution, the authors raise the negative and positive impacts of the state’s actions on the living conditions of this population, adding to the literature on institutional vulnerabilities and directing an investigation of the organizational elements of the public sector that may be associated with these impacts. No censo de 2019, identificou-se que São Paulo tinha uma população em situação de rua de 24.344 pessoas, situação potencialmente agravada pela crise gerada pela pandemia de COVID-19 a partir de 2020. Desde a década de 1990, um marco regulatório que obriga o Poder Executivo municipal a atender este público tem sido fortalecido, abrangendo inclusive instrumentos de participação. Este artigo tem por objetivo tecer uma análise dessa política, verificando sua aplicação no momento singular que é a pandemia de COVID-19. Compreendendo a complexidade subjacente às condições de vida deste público, adotamos a lente de vulnerabilidades para desenvolver tal análise, com foco especial em vulnerabilidade institucional. A partir dessa discussão, colocamos a seguinte questão: como as ações estatais se relacionam com a condição de vulnerabilidade da população em situação de rua e quais os desdobramentos de tal condição durante a pandemia da COVID-19? Construído qualitativamente a partir de dados secundários, este artigo apresenta como resultados o levantamento histórico da política de proteção à população em situação de rua e os modos de interação entre esta população e o Estado, mais especificamente, o de São Paulo; e as diferentes formas de vulnerabilidades às quais essa população está exposta e as ações implementadas durante a pandemia. Como contribuições, trazemos os impactos negativos e positivos da ação estatal na condição de vida dessa população, agregando à literatura das vulnerabilidades institucionais, além de direcionar uma investigação para os elementos organizacionais do setor público que podem estar associados a esses impactos.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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