On the Front Lines: Nonprofits in the Homeless-serving Sector During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the experiences of the nonprofit, homeless-serving sector during the first wave of the COVID-19 pandemic. Qualitative interviews were conducted with staff and volunteers from frontline organizations in the two largest communities in Nova Scotia, Canada. Participants reported much strain on their organizations' human resources, but also the ability to adjust service delivery mechanisms quickly in order to continue offering supports. Most reported greater in-kind contributions from businesses and community members as well as more funding from the federal government in particular, albeit with administrative burdens and defined timelines. Nonprofits played a leadership role in developing responses to serve the needs of those experiencing homelessness, including developing comfort centres, installing portable toilets in downtown locations, and moving those without housing into hotels. They also advocated to government for state-level responses to those without housing, including calls to invest in new units and enhance funding for frontline service providers. At the same time, nonprofits reported working across sectors, noting better communication and relationships with state actors as well as other nonprofit organizations as a result of their COVID-19 response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».