Where is Homelessness? When is Homelessness? Chronotopic Analysis of OECD Narratives of the Homelessness through Space, Time, and Body
Notice bibliographique
Résumé
Defining homelessness clearly without reducing the problem's complexity helps governments frame effective and conscious policies. There is a growing need for a theoretical framework that explores the common ground and generative structure among broad narratives about homelessness. In this article, we propose that Bakhtin’s (1981) concept of chronotope has excellent potential to achieve this goal. Chronotopes help us understand how time, space, and body configurations are represented in language and discourse for recognizing various situations and personas. Chronotope also enables us to reveal the assumptions and perspectives behind the narrative. Using a chronotopic lens, we analyzed narrations of homelessness from national governments and international organizations of 38 Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) member countries. The findings reveal the dynamism, diversity, and assortment of dimensions related to time, space, and body in the analyzed narratives and highlight five main perspectives viewing homelessness as an issue of security, vulnerability, quantification, inclusivity, and human rights. The results of this analysis will guide upcoming research in two primary areas: investigating varied measurement methodologies for assessing different aspects of time, space, and body and scrutinizing how distinct attitudes towards homelessness impact policymaking and development processes.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».