“Everybody out there in the real world is one paycheck away from being homeless”: job loss and housing precarity among people experiencing homelessness
Notice bibliographique
Résumé
The United States has fewer labor protections and wage guarantees than most wealthy industrialized nations; thus, workers can fall into economic hardship by the loss of employment, reduction in work hours, or work-related accidents or injuries. Even when fully employed, low wage workers typically face substantial rent burdens, which place them at risk for being evicted from their homes and ultimately falling into homelessness. This paper examines the role of unemployment and underemployment in increasing the risk of homelessness and the ways in which job loss precipitated homelessness. The results are based on the qualitative findings of a large mixed method representative study of homelessness in California (USA). Occupational settings impacted workers' vulnerability to job loss and subsequent homelessness, particularly in the context of illness and injury, the societal impact of the COVID pandemic, and the role of probation and parole as barriers to steady employment. The resulting pathways from job loss to homelessness could be either sudden or gradual. Using data from in-depth interviews, we describe the characteristics of occupational settings that left workers vulnerable to unemployment-related job loss and subsequent homelessness and offer policy suggestions for addressing these issues.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».