Organization and client perspectives on homelessness in Boston, MA during the COVID-19 Pandemic: A descriptive qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
The Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic has placed a magnifying glass on what we have been seeing for a long time. With large-scale impacts across the globe, an increased burden has been placed on people experiencing homelessness who already face barriers to necessities such as housing, food, and quality health care. This qualitative descriptive study explored the experiences of people experiencing homelessness during the COVID-19 pandemic and of those working for supporting organizations in the Greater Boston Area between July-November 2020. Additionally, the study identified key recommendations for policymakers or service providers to use in creating inclusive policies and emergency response plans that consider the needs of the homeless community. The study comprised individual interviews and focus group discussions from two groups: 1) employees from supporting organizations (medical organizations, shelters, universities, and housing organizations) and 2) people experiencing homelessness. An inductive content analysis of interview transcripts was conducted to identify emerging themes and recommendations. Community dialogues were held with participants to confirm results and explore any new potential topics or recommendations. Four key themes were identified from interviews: 1) Social inclusion, 2) Services and resources, 3) Community support and collaboration, and 4) Government response and policy. Overall, the COVID-19 pandemic has highlighted major gaps in existing support for people experiencing homelessness on the state and federal levels while also emphasizing the importance of community support and collaboration for this vulnerable population. Further work must be conducted to develop and implement more inclusive policies and regulations to support this community.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».