AGING IN THE RIGHT PLACE: TEMPORARY SUPPORTIVE HOUSING FOR OLDER MALE VETERANS IN CALGARY, CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2019 an estimated 1.6% of emergency shelter users in Canada were veterans (1,905 individuals), which is consistent with the proportion of veterans in the general population (1.7%). However, veterans tend to be older, male, and cite an illness or medical condition as a contributing factor to their homelessness, than their non-veteran counterparts. As part of the Aging in the Right Place (AIRP) study, we sought to understand the housing and support needs of older male military veterans (age 50+) living in a congregate temporary supportive housing in Calgary, Alberta. This exploratory, multi-methods study used: (1) de-identified document review, (2) environmental audit, (3) in-depth qualitative key informant interviews with service providers and (4) in-depth qualitative and Photovoice interviews with older shelter residents to understand the shelter needs of older homeless veterans. The data was collected between February and June 2023. Interviews were transcribed, managed with NVivo 1.6.1, and team-based flexible coding was employed on the key informant (n=5) and shelter resident (n=5) interviews to determine older male veterans’ shelter needs. In this presentation we share the findings of the study and offer recommendations for shelter and services designed to assist older housing insecure veterans to age in the right place.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».