Notice bibliographique
Résumé
Most people with income below Canada’s official poverty line avoid homelessness. They do so by making extraordinary efforts to minimize out-of-pocket expenses and so conserve income for rent. These efforts involve moving to less expensive accommodations, living in more crowded housing, forgoing non-necessities, and relying on charities to reduce expenditures on food, clothing, and other necessities. These efforts to minimize expenditures mean that the poverty line is a poor measure of the income required to avoid homelessness. The absence of such a measure means we are unable to determine whether income supports are adequate for keeping people from experiencing homelessness. The Homeless Income Cut Off (HICO) measures the amount of income families and individuals need to minimize their risk of becoming homeless after they have exhausted their own efforts to remain housed. This paper explains how the HICO is calculated and how it can be used to gauge the adequacy of income support policies intended to keep Canadians from becoming homeless. Since income supports and the costs of necessities vary across Canada and over time, this paper presents calculations of the HICO for seven cities (Vancouver, Edmonton, Calgary, Winnipeg, Toronto, Montreal and Halifax) and for eight years (2015–22). The HICO does not describe what people with low-income must do before they receive income assistance. Rather, it shows how bad the affordability crisis is for them — a crisis caused by rising housing costs and food prices, lagging incomes and holes in the social safety net. The calculations show the extent to which Canadians with low income must rely on food banks and other charities to hang on to their housing, a reliance made necessary by income supports that are frequently inadequate for this purpose. The HICO provides policymakers with a gauge against which they can evaluate the adequacy on income supports for preventing homelessness. Income supports need, at the very least, to be sufficient to enable families and individuals to maintain their housing after they have exhausted their own efforts to do so.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».