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Enregistrement W4394714150 · doi:10.5206/ijoh.2023.3.16805

The NB Housing Summit: Solutions to Promote Housing Affordability in the Mid-sized City of Saint John, New Brunswick

2024· article· en· W4394714150 sur OpenAlexafffundvenueabout
Julia Woodhall‐Melnik, Tobin LeBlanc Haley, Chloé Reiser, Emily Nombro, Damian Collins, Cassandra Monette

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Homelessness · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research ChairsFondation de la recherche en santé du Nouveau-Brunswick
Mots-clésEconomic rentSummitRentingRental housingSAINTGovernment (linguistics)Affordable housingInvestment (military)Economic growthPublic housingBusinessEconomicsPolitical scienceMarket economyGeographyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada is in the midst of a national housing crisis that renders households vulnerable to unstable and unaffordable housing, and various forms of homelessness. New Brunswick is a largely rural Canadian province with three mid-sized cities that have lower housing values than larger Canadian centres. However, affordability is eroding in the province’s housing market, and the rental market offers few options for low-to-moderate-income renters. Simultaneously, visible homelessness and encampments are on the rise. Saint John, one of the mid-sized cities, is a relatively new destination for housing market investment and interprovincial migration, which is leading to higher rents and housing purchase prices. Through an analysis of World Café data collected with 85 individuals (representatives from government, people with lived experience of housing instability, non-profit agencies, housing developers, etc.) in Saint John, New Brunswick, this paper presents locally driven, on-the-ground solutions to the housing and homelessness crises in a mid-sized city.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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