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Enregistrement W4400126756 · doi:10.1080/02673037.2024.2366961

Housing and mental health inequalities during COVID-19: the role of income and housing support measures

2024· article· en· W4400126756 sur OpenAlexaff
Ang Li, Emma Baker, Rebecca Bentley

Notice bibliographique

RevueHousing Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)InequalityMental health2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Demographic economicsEconomicsEconomic inequalityPsychologyMathematicsMedicinePsychiatryVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic negatively impacted people’s mental health and wellbeing. Using a national dataset of >11,000 Australians collected before and during the first two years of the pandemic, this study examines housing and mental health effects of COVID-19, and the extent to which access to government income support (social security measures, crisis payments and wage subsidy), early superannuation withdrawal, mortgage and rent relief, and tenant eviction moratoriums offered protection. Results show that the mental health gap between private rental and more secure housing tenures and between good- and poor-quality housing widened during the pandemic. Government income support provided a social safety net and was important in buffering housing instability especially when strong eviction moratoriums were lacking. Mortgage relief measures were associated significantly lower risks of housing affordability stress. Strong eviction moratoriums were effective in reducing risks of residential instability and forced moves. The pandemic exposed health vulnerabilities generated from people’s housing circumstances, reinforcing the need for public policies to address these social inequities to improve health and wellbeing. Findings emphasise the importance of tenure security, housing quality and enforcement of rental market interventions during disasters and identify the benefits of policies providing income support and strong eviction protection.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,352 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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