Notice bibliographique
Résumé
In Canada, there are vast differences between the state of accommodation/housing, health, social inequalities, education and economic conditions for people in the northern and southern regions of the country. Overcrowding in Inuit Nunangat is a direct result of the promises made by past government policy that led to Inuit people settling in sedentary communities in the North on the understanding that they would be provided with social welfare. However, these welfare programmes proved to be either insufficient or non-existent for Inuit people. Therefore, Inuit are living in overcrowded homes in Canada, resulting in a severe housing shortage, poor-quality housing and homelessness. This has led to the spread of contagious diseases, mould, mental-health issues, gaps in education for children, sexual and physical violence, food insecurity and adverse challenges for the youth of Inuit Nunangat. This paper proposes several actions to ease the crisis. First, funding should be stable and predictable. Next, there should be ample construction of transitional homes which could be used to accommodate people before moving them into proper public housing. Policies regarding staff housing should be amended, and if possible, these vacant staff houses could provide shelter to eligible Inuit people, which could help lessen the housing crisis. The advent of COVID-19 has made the issue of affordable and safe housing more serious because without safe housing, the health, education and well-being of the Inuit people in Inuit Nunangat are in peril. This study focuses on how the governments of Canada and Nunavut are dealing with this issue.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».