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Enregistrement W4401206851 · doi:10.1093/publius/pjae027

<i>Multiple Barriers: The Multilevel Governance of Homelessness in Canada</i>, by Alison Smith

2024· article· en· W4401206851 sur OpenAlexaffabout
Keith Banting

Notice bibliographique

RevuePublius The Journal of Federalism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governancePolitical sciencePublic administrationSociologyCriminologyManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Who steps up to respond to new social risks? Which groups and governments engage in building new forms of social protection, which ones stay on the sidelines, and what drives their choices? Alison Smith seeks to answer these questions in Multiple Barriers: The Multilevel Governance of Homelessness in Canada. This impressive book not only fills major gaps in the literature on homelessness but also adds considerably to the bodies of work on federalism and the welfare state. Political scientists have been guilty of the gross neglect of homelessness in Canada, and Alison Smith has gone a long way to remedy this fault. Although the specifics are Canadian, her analysis has implications for the politics of new social risks across contemporary democracies. Multiple Barriers seeks to advance our understanding of governance networks in the policy space of homelessness by exploring “who engages and why.” To answer this question, Smith has marshalled a major empirical base for her study, drawing on documentary sources and close to 100 interviews. The book builds on this mountain of evidence to analyze the roles of not only the federal and provincial governments, but also of four major cities, civic society organizations, Indigenous leaders, and private sector actors in this policy area. It is hard to think of many books on social policy in Canada that have incorporated such a comprehensive cast of characters.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0120,012
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
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Résumé présentoui

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