Factors associated with homeless experiences amid the COVID-19 pandemic in the Nipissing District, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canadian homelessness is an ongoing issue, especially in the Nipissing District, Ontario, where agencies work to support those in need. However, these efforts were challenged with the sudden onset of the COVID-19 pandemic. Drawing on the Cycle of Homelessness model, this study examines sociodemographic factors associated with homeless experiences during the pandemic. Using data from the 2021 (n = 207) Nipissing District homeless enumeration survey and employing bivariate and multivariate binary logistic analyses, this study examined sociodemographic factors associated with reasons of homelessness, barriers to housing loss and experiences of chronic and episodic homelessness during the pandemic. The results showed a significant sociodemographic variation in the experiences of the homeless population during the COVID-19 pandemic. Those over the age of 35 versus their younger counterparts were more likely (43.7%) found in emergency shelters. Multivariate findings indicated that females experienced housing/financial loss and interpersonal/family issues, directly causing homelessness, 2.2 and 2.5 times more than males, respectively. Welfare recipients were more likely to experience health-related reasons for housing loss (Odds Ratio (OR): 2.8), chronic homelessness (OR: 3.3), addiction (OR: 2.9), and mental health-related barriers to housing (OR: 4.1). Those aged 25-34, 25-44, and 45+ were 7.9, 4.9, and 5.1 times more likely to face chronic homelessness. Conclusions: Welfare recipients are more at-risk of health-related housing loss, addiction, and mental health barriers to housing, and chronic homelessness. This could be attributed to poor public planning and policies that put people in marginal economic and housing circumstances, especially during the pandemic. Therefore, policy reform is required to address the main barriers in eliminating homelessness.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».