Refugee housing in the United States: improving the Refugee-Welcoming Rental Market
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, I explore the vital connection between the US Reception & Placement (USRAP) refugee resettlement program and the health of the US’s refugee-welcoming rental market (RWRM). I focus on USRAP because it plays a unique and vital role in the international protection system for refugees and because the Biden Administration pledged in 2021 to scale the system’s capacity to resettle refugees back up to pre-2017 levels. The housing system within USRAP is understudied compared to those of much-smaller refugee resettlement programs in Europe, Australia and Canada. Recently, however, housing access has imposed an unignorable operational parameter on USRAP as evidenced by resettlement agency (RA) implementation offices falling more than 50% short of housing placement targets in FY 2023. In this thesis, I engage with the issue of USRAP-based refugee housing from a constructivist perspective, identifying and analyzing the systems and processes that shape a prospective RWRM match to search for practical changes that may lead to improvement. Informed by both a desk review and field research with RWRM stakeholders, I present a fictional narrative case study with two scenarios illustrating two frequent stories of RWRM matching in the housing journey of USRAP clients. The case shows that a wide variety of factors can drastically impair the rent capacity and, by extension, the open-market matching prospects for RWRM households. I then explore other key issues experienced on either side of the RWRM when matching and identify three major challenges: guaranteeing unit-tenant fit, managing risk perception amongst landlords, and streamlining the RWRM tenant placement process. To improve efficiency in tenant placement, resettlement agencies can harness better information systems and adopt clearer processes when liaising with landlords. Addressing the gaps in finances or knowledge that impede unit-tenant fit and landlords’ perceptions of renting to refugees must involve fostering partnerships with third party service providers. I identify six opportunities for stakeholders and partners to fortify the RWRM, and I consider the role of a social impact start-up called ReHome that I founded in 2023 to serve as a marketplace platform bringing new RWRM partnerships together. Finally, I consider what additional possibilities might open up within local rental markets if the government were to orient USRAP rental housing access toward non-market housing providers. USRAP has a unique ability to optimize the initial access step of the housing journey of the individuals it resettles because it is the global resettlement program that is most involved in the practicalities of rental market matches and because it is insulated geographically from refugee-producing countries.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».