Homelessness in the district of Nipissing of Ontario, Canada before, at the onset and during the COVID-19 pandemic: a trend analysis (2018–2021)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Homelessness is a growing social concern experienced across Canada. In Ontario, specifically in the District of Nipissing, the issue has become larger with an increasing number of homeless individuals. Previous research has described the demographic composition of the homeless population both in the Nipissing District of Ontario and in the city of North Bay. However, no studies have examined homelessness in this region before, at the beginning and during the COVID-19 pandemic. This research investigates structural and individual-level barriers and factors that are associated with becoming homeless or remaining homeless. METHODS: This study utilizes data from the 2018 (n = 147), 2020 (n = 254), and 2021 (n = 207) homelessness enumeration surveys, conducted in the District of Nipissing, Ontario by the District of Nipissing Social Services Administration Board. This study employs quantitative, descriptive analyses to examine trends and socio-demographic variations in the reasons of homelessness, barriers to housing, episodic and chronic homelessness before, at the beginning, and during the COVID-19 pandemic. RESULTS: The results revealed a rise in the proportion of male homeless (57% vs. 64%), and first-time homelessness among those aged 35-44 (3%, vs. 15%) and 55-64 (1% vs. 5%) at the onset and during the pandemic. The sleep location of homeless individuals was also influenced by the pandemic, where emergency shelter use dropped to half during 2020-2021(33% vs. 17%), while the use of locations (hotel/motels) where proper pandemic protocols and social distancing were possible increased sharply from 2 to 12% of homeless individuals. With the onset of the pandemic, chronic homelessness and one-episodic homelessness increased, suggesting that individuals are becoming homeless and staying homeless for prolonged periods. The barriers to housing during the pandemic were largely addiction, substance use and the inaccessibility of safe and secure rental units, while the corresponding barriers before the pandemic were mainly low income. CONCLUSIONS: The rise in male homelessness, age at first-time homelessness and interpersonal conflict causing homelessness at the onset and during the pandemic suggest that policy makers need to focus on providing homeless supports to these groups of homeless populations at the time of pandemic.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».