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Enregistrement W4409640229 · doi:10.1080/10530789.2025.2493396

Processes and experiences of women after leaving a shelter: a scoping review

2025· review· en· W4409640229 sur OpenAlexafffund
Karla Jacobsen, Laurence Roy, Carrie Anne Marshall, Michel Perreault, Sally Richmond, Vanessa Seto, Beatriz Hoffmann-Kuhnt, Isabelle Boutemeur, Danielle Rouleau

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Distress and the Homeless · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensWestern UniversityDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesCatherine Donnelly Foundation
Mots-clésPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After a shelter stay, women frequently face continued housing and economic instability. This scoping review, which is a companion paper to our scoping review on outcomes for women post-shelter (Jacobsen et al. [2024]. Outcomes for women after leaving a shelter: A scoping review of the quantitative evidence. Women’s Studies International Forum, 105, 102921.), explores the experiences of women post-shelter stay, and factors that affect this transition. We followed the Levac et al. ([2010]. Scoping studies: advancing the methodology. Implementation Science, 5(1), 1–9.) framework for conducting scoping reviews. After screening 6,895 articles, 37 met the inclusion criteria. Four salient themes emerged relating to the experiences of women post-shelter: connection and community, finding a place to call home, creating a new life, and caring for self. Our findings add to the existing literature to underscore the paramount importance of ontological security and engagement in meaningful activities for women transitioning from shelter to housing. This review highlights the necessity of including the voices of women to understand what safety, security, and community integration mean to them. Including the voices of women with lived experience to guide research, practice and policy is imperative to find solutions that are socially just, accessible, trauma-informed, and gender-transformative.

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)0,002
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,400 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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