Notice bibliographique
Résumé
The increasing rates of homelessness in the United States and Canada have been a growing social and health concern for several decades. On any given night, it is estimated that over 500,000 individuals in the United States and 35,000 individuals in Canada experience homelessness. It is well documented that individuals experiencing homelessness have higher morbidity and mortality rates than the general population. The social and health disparities that individuals experiencing homelessness encounter are known to many in the homeless-serving sectors. However, these extant disparities have increased, and become exposed because of the COVID-19 pandemic. The COVID-19 pandemic has increased the risk of individuals becoming homeless due to the economic instability it has created and, once homeless, there is an increased risk of contracting COVID-19. If individuals do contract the virus, the risk of severe outcomes is heightened due to the higher rate of underlying medical conditions such as cardiovascular disease and diabetes in homeless populations. Currently, the primary public health measures to help curb the spread of COVID-19 are to mandate stay-at-home orders and social distancing. When stay-at-home orders are announced, there is an underlying assumption that individuals have a home. This is not the case for the hundreds of thousands of individuals experiencing homelessness in Canada and the US. These individuals use various spaces to stay safe, such as overnight emergency shelters, daytime drop-in centers, or sleeping in tent encampments. Many of these environments increase the risk of contracting and transmitting COVID-19.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».