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Enregistrement W4402585764 · doi:10.5206/ijoh.2023.3.16764

Homelessness During the Pandemic: The Use of Arts to Mobilize Knowledge

2024· article· en· W4402585764 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jean Hughes, Jeff Karabanow, Kaitrin Doll, Haorui Wu, Catherine Leviten‐Reid

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Homelessness · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)The artsPolitical scienceEconomic growthMedicineEconomicsDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The following is a review of three arts-based research projects developed to mobilize knowledge in understandable ways for diverse populations regarding the stories of people who are homeless. All three projects were carried out in Canada – each with a different focus. The first research project created a film – Walking Through Wonderland (2010) - that captured the daily lived experiences of many street youths, such as being unable to find places to sleep, as well as not having food, or access to health care and social services, particularly for mental health care. Additionally, the film highlighted that many youths had become homeless because of major family trauma. The second research project created a Book of Images (2018) that visually portrayed the stories regarding housing stability among young people – in Halifax, Nova Scotia, and Toronto, Ontario – who had previously experienced homelessness. The third research project created an arts-based film production, Homelessness During the Pandemic (2022), with visual images and classical, almost haunting, music for the background to illustrate the experiences of homelessness during the coronavirus disease of 2019 (COVID-19) in two communities of Nova Scotia –Cape Breton Regional Municipality (CBRM) and Halifax Regional Municipality (HRM).

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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