Capturing the Dynamics of Homelessness Through Ethnography and Mobile Technology: Protocol for the Development and Testing of a Smartphone Technology–Supported Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: US military veterans who have experienced homelessness often have high rates of housing transition. Disruptions caused by these transitions likely exacerbate this population's health problems and interfere with access to care and treatment engagement. Individuals experiencing homelessness increasingly use smartphones, contributing to improved access to medical and social services. Few studies have used smartphones as a data collection tool to systematically collect information about the daily life events that precede and contribute to housing transitions, in-the-moment emotions, behaviors, geographic movements, and perceived social support. OBJECTIVE: The study aims to develop and test a smartphone app to collect longitudinal data from veterans experiencing homelessness (VEH) and to evaluate the feasibility and acceptability of using the app in a population that is unstably housed or homeless. METHODS: This study's design had 3 phases. Phase 1 used ethnographic methods to capture detailed data on day-to-day lived experiences of up to 30 VEH on topics such as housing stability, health, and health behaviors. Phase 2 involved focus groups and usability testing to develop and refine mobile phone data collection methods. Phase 3 piloted the smartphone mobile data collection with 30 VEH. We included mobile ethnography, real-time surveys through an app, and the collection of GPS data in phase 3. RESULTS: The project was launched in June 2020, and at this point, some data collection and analysis for phases 1 and 2 are complete. This project is currently in progress. CONCLUSIONS: This multiphase study will provide rich data on the context and immediate events leading to housing transitions among VEH. This study will ensure the development of a smartphone app that will match the actual needs of VEH by involving them in the design process from the beginning. Finally, this study will offer important insights into how best to develop a smartphone app that can help intervene among VEH to reduce housing transitions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/53022.
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 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 | 0,047 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,009 |
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 ».