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Enregistrement W4361003169 · doi:10.1080/02722011.2023.2170155

Mapping Homelessness Research in Canada

2023· article· en· W4361003169 sur OpenAlexafffundabout
Alison K. Smith, Anna Kopec

Notice bibliographique

RevueThe American Review of Canadian Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMitacsUniversity of Toronto
Mots-clésSociologyPoliticsQualitative researchPerspective (graphical)Social researchCriminologyPolitical scienceSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What is known about homelessness in Canada? In this article, we present the results of a systematic literature review of peer-reviewed research produced on homelessness in Canada, in English and French, since 2000. We seek to map this literature in an effort at understanding how homelessness has been studied by researchers and to identify potential gaps in this impressive body of literature. The literature review included a two-stage process. First, we analyzed almost 1000 articles specifically regarding homelessness according to title, journal, and case. Then, we conducted a qualitative abstract analysis of 251 papers written by the ten most prolific scholars of homelessness research, analyzing the research question, methods, and recommendations. We find that the majority of research on homelessness in Canada has been in large cities (Vancouver, Toronto, and Montreal). Research is often conducted in comparative perspective, though there have been fewer international comparisons, and often from a public health or medical science perspective. We argue that social scientists have a lot to contribute to this field of study by analyzing the structural and political causes of homelessness, and that researchers should study small, mid-sized, northern, and rural communities in their studies as well as big cities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0450,091
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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