Community Stakeholders’ Perceptions of the Impact of the Coronavirus Pandemic on Homelessness in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Homelessness was already a well-known risk factor contributing to premature death, morbidity, mental illness, and substance use disorder. The coronavirus disease for 2019 (COVID-19) pandemic has amplified disparities in Canada’s public health system, disproportionately impacting people experiencing homelessness. The present study aimed to investigate the impact of the COVID-19 pandemic on the homelessness situation in Canada from community stakeholders’ perceptions. The study used qualitative research approaches underlain by focused ethnography tenets. The sample includes 200 service providers from 28 communities across Canada (at least one site in each province and territory) to participate in virtual focus groups. Data analysis followed a four-step ethnographic approach for thematic analysis in qualitative research. Six main themes emerged: (a) system changes precipitated by the COVID-19 pandemic; (b) personal changes in life circumstances; (c) previous strategies no longer working; (e) opportunities; (d) some things getting better; (f) an overall increase in first time and recurrent homelessness in Canada. The study findings underscored mechanisms required to help ‘tip the scale’ in affording people experiencing homelessness the opportunity to avoid or exit homelessness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».