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Enregistrement W4409855491 · doi:10.1186/s12889-025-22721-4

Women’s experiences of homelessness and violence during the COVID-19 pandemic in Canada’s largest city: an integrated qualitative analysis of clients of violence against women organizations and encampment residents

2025· article· en· W4409855491 sur OpenAlexafffundabout
Alexa R. Yakubovich, Lisa M. Boucher, Zoë Dodd, Priya Shastri

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensBruyèreNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital FoundationSt. Michael’s Hospital Foundation
Mots-clésThematic analysisDomestic violenceAutonomyTransformative learningPoison controlPandemicMedicineSociologySuicide preventionPolitical scienceGender studiesEconomic growthQualitative researchEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Violence against women (VAW) is the most common cause of women's homelessness. However, policy and programming for VAW and homelessness have developed and operated in siloes in many countries, including Canada, limiting capacity to address the unique needs of women facing both interrelated issues. This study uniquely analyzes data from participants experiencing violence and homelessness drawn from each of the VAW and homelessness sectors at the height of the COVID-19 pandemic in Canada's largest city, Toronto. METHODS: We qualitatively analyzed data from two studies conducted concurrently in 2021 as part of the Marginalization and COVID-19 (MARCO) Project, which aimed to investigate outcomes of the COVID-19 response among people experiencing marginalization in the Greater Toronto Area. Participants were 10 survivors who accessed VAW services and 23 residents of homeless encampments. We applied a reflexive thematic analysis within a feminist poststructuralist framework to explore participants' experiences of violence and homelessness and interrogate the structural factors that dictate which and how different participants 'end up' in different sectors and their outcomes. RESULTS: We generated three themes in our analysis: (1) inequities exacerbated: (abuse of) power and control as pathways into women's homelessness; (2) negotiating trade-offs between safety and autonomy; and (3) gender stereotypes versus gender-transformative approaches. There was a common pathway of VAW to homelessness, exacerbated by the COVID-19 pandemic and most acutely felt by participants facing intersecting forms of marginalization (e.g., economic or immigration precarity). Considerations around safety and autonomy were central to shaping experiences of women's homelessness. Participants described ways in which gender stereotypes, both internalized and at systems- and organizational-levels, harmed them in terms of service (in)access - especially for women who used substances or were lone caregivers. The most positive experiences when accessing shelter or housing services were when participants received gender-specific supports that promoted their safety and empowerment - in many cases, in spite of the constraints presented by COVID-19 public health measures. CONCLUSIONS: Our results highlight the need for strengthened collaboration between the VAW and housing/homelessness sectors and a unified policy strategy to address homelessness that applies a gender-transformative and intersectional approach, during and beyond public health emergencies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0220,017
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,365 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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