Beyond Four Walls: Understanding the Lived Experiences of Homelessness in Kingston Through a Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
Homelessness is a significant issue in Kingston, Ontario, with a 2018 report estimating that 1,725 people experienced homelessness in the city over the course of the year. This literature review aims to synthesize existing research on the prevalence, causes, and interventions of homelessness in Kingston, in order to identify gaps in knowledge and suggest future research and policy directions. A systematic search of electronic databases was conducted, with inclusion criteria focusing on articles that explore the prevalence, causes, and interventions of homelessness in Kingston. The lack of affordable housing was identified as a major factor contributing to homelessness in Kingston, along with inadequate income and employment opportunities, mental health and addiction issues, domestic violence, and a lack of supportive services. Several programs, such as the Kingston HomeBase Housing program and the Street Health Centre, have been found to be effective in addressing immediate needs, but long-term outcomes of these interventions require more research. Additionally, barriers to accessing and implementing interventions, such as a lack of affordable housing and funding for support services, and stigma and discrimination against those experiencing homelessness, require further attention. Overall, there is a need for continued research on specific sub-populations and the long-term outcomes of interventions, as well as continued investment in evidence-based interventions and programs aimed at addressing homelessness in Kingston.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».