MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4402390597 · doi:10.23889/ijpds.v9i5.2538

Unravelling the Complexity of Homelessness: Investigating Reasons and Risk Factors for Chronic Homelessness

2024· article· en· W4402390597 sur OpenAlexaff
Eileen Mitchell, Siobhán Murphy, Dermot O’Reilly, Michael O’Donnelly

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectivesHomelessness is a complex and pressing issue affecting individuals and communities worldwide, including Northern Ireland. Understanding its root causes and associated risk factors is crucial for effective interventions. This study aims to identify primary contributors to homelessness and explore risk factors linked to chronic homelessness in Northern Ireland. MethodsUtilizing an anonymized, linked dataset incorporating Northern Ireland Housing Executive (NIHE) and health and social care data, we will conduct a pioneering record linkage study. This analysis will focus on unravelling homelessness dynamics, particularly chronic homelessness, spanning from 2012 to 2022. ResultsThrough our comprehensive analysis of using linked administrative datasets, we anticipate unveiling significant insights into the prevalence and persistence of chronic homelessness in Northern Ireland. By employing descriptive analyses, we will uncover nuanced patterns and trends, shedding light on the multifaceted dynamics of homelessness within the region. Moreover, our examination aims to identify key factors contributing to the persistence of chronic homelessness, providing crucial insights for developing targeted interventions and support systems. The outcomes of this analysis will not only contribute to a deeper understanding of the complexities surrounding homelessness but also serve as a foundation for evidence-based policymaking and community initiatives aimed at alleviating homelessness in Northern Ireland. ConclusionThis study has the potential to increase our understanding about the characteristics, needs and outcomes of the homeless population in Northern Ireland. It is possible that the results may contribute to facilitating further cross-departmental integration and commitment to addressing vulnerable homeless households with complex 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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal for Population Data Science→Même sujetHomelessness and Social Issues→Travaux en français237 207→