“Call Back When You Are More Homeless:” Missed Targets for Prevention and Risk Reduction Among Youth Who Are Couch Surfing
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the health, mental health, and sexual risks experienced by a more hidden population of homeless youth who are solely “couch surfing” (temporarily staying with others) and largely disconnected from services. This paper describes the housing characteristics and risk patterns of this understudied population of homeless youth who are solely couch-surfing and compares their risk patterns to literally homeless youth. A hybrid form of respondent-driven sampling (network-based sampling) was used to recruit 75 homeless young people aged 14-24. A convergent parallel mixed-methods design was used to collect, analyze and interpret the qualitative (interview) and quantitative (survey) data. Quantitative survey data were collected on social support, housing and risk characteristics (mental health, substance use, and sexual risk behaviors). A subset (n=30) of survey respondents participated in a follow-up in-depth interview to further contextualize the risks associated with couch surfing. Non-parametric and parametric methods were performed on survey data to compare characteristics between couch-surfing only and literally homeless youth. A thematic analysis was used to identify common themes in interview transcripts. The qualitative and quantitative data were then compared for convergence and divergence. Results suggest more similarities than differences in risk between couch surfing only and literally homeless youth. No significant differences were found in housing and risk characteristics. Perceived social support was the only significant difference between couch-surfing and literally homeless youth. These findings demonstrate an urgent need for policy reform and specialized resources for couch surfing youth to prevent any further harm among this vulnerable population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».