A Literature Review of Homelessness and Aging: Suggestions for a Policy and Practice-Relevant Research Agenda
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Le sans-abrisme chez les personnes âgées est une préoccupation croissante à travers le Canada et devrait augmenter avec le changement démographique (Crane & Warnes, 2010; Culhane, Métraux, Byrne, Stino, et Bainbridge, 2013). Pourtant, les connaissances actuelles, les politiques et les pratiques concernant le sans-abrisme ont tendance largement de se concentrer sur des populations plus jeunes. De même, la recherche et les politiques sur le vieillissement en général négligent le sans-abrisme. Les réponses au problème de sans-abrisme chez les personnes âgées doivent répondre aux besoins complexes liés à la santé, la sécurité du revenu et le logement. Basé sur un examen exhaustif de la littérature, cet article présente les domaines de recherche afin d'éclairer les politiques, les stratégies et les services pour les divers groupes des aînés sans-abri. Nous clarifions les intersections du vieillissement et du sans-abrisme; examinons les statistiques pertinentes, y compris la prévalence estimée; discutons des voies et des variations de l'expérience; et determinons les lacunes dans les connaissances. Nous concluons par un appel à un programme de recherche inclusive qui aidera à créér des politiques et des pratiques visant à réduire et finalement à éliminer le sans-abrisme chez les personnes âgées au Canada.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.025 | 0.034 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.012 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".