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Enregistrement W6996314059

Refugee housing in the United States: improving the Refugee-Welcoming Rental Market

2024· dissertation· en· W6996314059 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeAgency (philosophy)RentingRental housingMatching (statistics)Scale (ratio)Variety (cybernetics)Poverty
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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