Quantifying the Association Between Family Homelessness and School Absence in Wales, UK
Notice bibliographique
Résumé
Using administrative data linkage, this paper sought to quantify the impacts of family homelessness on pupil absence from school. It addresses a gap in United Kingdom (UK) homelessness research, which draws predominantly on qualitative methods and where there is a greater focus on people who fall outside of the statutory system, i.e., single people living on the streets, rather than families. Education records for the academic years 2012/13 to 2015/16 relating to pupils aged 5 to 15 years old living in a coastal city in Wales, UK, were linked to data on households assessed by the statutory housing service operating across the same region. Analysis of mean half-day sessions absent from school, and Poisson panel regression were used to explore associations between absenteeism (authorised, unauthorised, and total), and whether pupils were living in a household making a statutory homelessness application, i.e., experiencing family homelessness. On average, in any given academic year, pupils experiencing family homelessness (PEFH) missed 5 days more of school than pupils not experiencing family homelessness (PnEFH). Adjusted regression analysis found that the rate of total absence was 7% higher amongst PEFH compared to PnEFH, whilst for unauthorised absence it was 13% higher. When a student experienced family homelessness, this led to an increase in their rate of total absences by 5%—adjusting for other factors—compared to when they were not homeless. Findings have implications for statutory education and housing provision, specifically the need for greater cross-disciplinary working to prevent and alleviate the harms caused when families experience homelessness.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».