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Enregistrement W4395012055 · doi:10.5206/ijoh.2023.3.16452

Comparison of Transportation Use Among Older and Younger Persons Experiencing Homelessness

2024· article· en· W4395012055 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah L. Canham, Olivia Huntzinger, Jeff Rose, Shannon Jones, Ivis García

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Homelessness · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGerontologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regardless of age, transportation determines access to necessary services and supports, including food, healthcare, shelter, and social connection for persons experiencing homelessness (PEH). This study compared experiences and perceptions of transportation among PEH aged <49 years old to PEH aged 50+ years. We conducted a secondary qualitative data analysis of semi-structured interviews with 18 PEH staying in emergency shelters in Salt Lake County, Utah. Using thematic analysis, we identified three points of comparison between older and younger PEH: 1) Modes of transportation used; 2) Reasons for using public transit; and 3) Perceptions of public transit. While there are some similarities across transportation modes used (e.g., public transit, dedicated homeless-services shuttle, walking), older PEH also reported using taxi services when it could be afforded or shared with others. In addition, older PEH more often discussed using public transit to get to healthcare appointments, while younger PEH reported needing transit to get to places of employment. Though both participant groups described the prohibitive costs of transit, OPEH recommended that to use transit most successfully there need to be places to sit and rest when walking, as well as more publicly available bathrooms and crosswalks for safety. This age-based comparison offers insight into ways to increase transportation equity and support PEH of all ages who similarly have unmet mobility needs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,371 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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