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Enregistrement W4311253223 · doi:10.5206/ijoh.2022.2.14633

Counting the Undercounted: Enumerating Rural Homelessness in Canada

2022· article· en· W4311253223 sur OpenAlexaffvenueabout
Rebecca Schiff, Ashley Wilkinson, Terrilee Kelford, Shane Pelletier, Jeannette Waegemakers Schiff

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Homelessness · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of CalgaryLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPer capitaPsychological interventionRural areaScope (computer science)Qualitative propertyGeographyEconomic growthSnapshot (computer storage)SocioeconomicsPolitical scienceSociologyPsychologyDemographyPopulationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Until recently, homelessness in Canada was largely considered to be an urban phenomenon. This assumption has been reinforced by homelessness interventions that primarily focus on urban areas. The past decade has seen a steady increase in research and reports on rural homelessness, using primarily qualitative methods. Recently, there have been some efforts to develop enumeration methods to measure and describe the scale and scope of rural homelessness. These enumerations have resulted in unprecedented availability of quantitative data on the number and characteristics of people experiencing homelessness in rural Canada. In this article we report on research which collected and analyzed data from Canadian rural homelessness enumerations. Significantly, these reports show per capita rates of homelessness in rural communities that are higher than those seen in Canada’s largest urban centres. These enumeration reports also show that a significant percentage of persons experiencing homelessness (PEH) in rural Canada are unsheltered and fall into the category of absolute homelessness. This research provides a snapshot of rural homelessness that is contrary to the dominant narrative of predominately “hidden homelessness” in rural communities. We suggest adjustments to policy and funding of homelessness programs that consider this evolving knowledge about the scale and scope of homelessness in rural Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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