Housing first for people experiencing homelessness in Brazil and worldwide: an integrative literature characterizing similarities and differences
Notice bibliographique
Résumé
The Housing First (HF) strategies spread in countries in Europe, Australia, and Canada, comparing the effectiveness to traditional shelter for people experiencing homelessness (PEH). In Brazil, HF strategies were born for PEH with substance use disorders. This study compared Brazil's adoption of the HF model with international experiences. An integrative review was performed based on international peer-reviewed literature on HF for PEH available in Medline/PubMed, Virtual Health Library, PsycINFO, and Scielo. A search of HF strategies in Brazil was conducted to compare with the international strategies identified in the narrative review. Forty-five research articles were selected. The main findings and determinants of success of the HF strategies in the narrative review were on housing stability, quality of life, substance use, social connectedness, food safety, income and employment, intersectorality, financing cost synergies, and fidelity to the original model. The ten Brazilian HF strategies had similarities regarding the harm reduction strategy, housing stability, intersectoral policies, and strengthening social ties. Differences were in insertion in the labor market strategies, food safety, and fidelity to the original model. State policy is needed to rigorously address the urgent needs of PEH and evaluate their impact.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».