CULTIVATING BELONGINGNESS: IN TEMPORARY SUPPORTIVE HOUSING FOR OLDER MALE VETERANS IN CALGARY, CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Veterans are two to three times more likely to experience homelessness compared to the general population, with an estimated 2,400 – 10,000+ homeless veterans in Canada. Veterans tend to be older, male, and more likely to cite an illness or medical condition as a contributing factor to their homelessness, than their non-veteran counterparts and thus have distinctly different needs. As part of the Aging in the Right Place (AIRP) partnership, a tri-city multi-methods study, we sought to understand the housing and support needs of older male military veterans (age 50+) living in a congregate temporary supportive housing program (a tiny home barracks), identified as a promising practice, in Calgary, Canada. In this presentation we draw on in-depth qualitative key informant interviews with service providers (n=5) and photovoice interviews with older shelter residents (n=10) to understand the shelter needs of older homeless veterans. Interviews were transcribed, managed with NVivo 1.6.1, and team-based flexible coding was employed on the interviews to determine older male veterans’ shelter needs. Thematic analysis of service provider interviews identified key features to promote AIRP included: program specific challenges and strengths and contexts, while eligibility and systemic barriers were noted as impediments to AIRP. Residents highlighted: autonomy and belonging, community and connection, ageism, routine and daily rhythm, safety, recognition, and the built environment as key to their (in)ability to AIRP in this promising practice. In this presentation we contextualize the study findings and offer recommendations for shelter and services designed to assist older housing insecure veterans to AIRP.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».