Exploring Homelessness in Small-To-Mid-Sized and Large Canadian Cities: An Analysis of the Canadian Housing Survey
Notice bibliographique
Résumé
Most research on homelessness in Canada has been undertaken in large cities, such as Toronto, Vancouver, and Montreal. This paper will explore levels of homelessness in small-to-mid-sized Canadian cities (50-500,000) compared to levels of homelessness in large cities/Census Metropolitan Areas (CMAs) with populations over 500,000. As part of a larger project, which is studying homelessness in three small-mid-sized Ontario cities, which is mainly based on qualitative methods, this article will analyze data from the Canadian Housing Survey for the years 2018 and 2021. The paper will focus on two themes. First, we will compare prevalence rates of homelessness in mid-size cities with rates in large Canadian CMAs. This will be followed by a bi-variate analysis exploring factors associated with homelessness in these two geographical groupings. The analysis will conclude with a multi-variate analysis assessing if the demographic characteristics of the respondents (gender, sexual orientation, age, education, and ethno-racial identity) predict a respondent’s history of homelessness, and whether or not these relationships differ between respondents living in Canadian CMAs compared to respondents residing in small-mid-size cities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».