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Record W4380627360 · doi:10.3138/cpp.2022-066

Homeless Shelter Use by Age and Community with Implications for the Cost of Maintaining City-Wide Systems of Emergency Shelters: A Comparison of Calgary and Toronto

2023· article· fr· W4380627360 on OpenAlexaffvenueabout
Ali Jadidzadeh, Ron Kneebone

Bibliographic record

VenueCanadian Public Policy · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHomelessness and Social Issues
Canadian institutionsUniversity of Calgary
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La présente étude utilise des données administratives de Calgary et de Toronto pour relier trois résultats clés de la littérature sur l’utilisation des refuges pour sans-abri. Ces résultats sont utilisés aux fins d’estimation du coût du maintien d’un système de refuges pour sans-abri à l’échelle communautaire. Les trois résultats principaux (à savoir que les personnes en situation d’itinérance à un refuge vivent leur condition de manières très différentes, que cette situation varie en fonction de l’âge, d’une part, et selon la communauté, d’autre part) sont présentés en utilisant des données comparables collectées sur une période de temps commune et en appliquant des hypothèses et des méthodes communes pour le traitement de ces données. Cette approche permet de mettre à l’essai les différences statistiquement significatives concernant la manière dont l’itinérance à un refuge est vécue, et fournit ainsi un ensemble de résultats confirmant à quel point les personnes en situation d’itinérance à un refuge sont sensibles à leur âge et à leur lieu d’hébergement. Enfin, l’étude montre la façon dont ces différences influent sur le coût du maintien d’un système de centres d’hébergement d’urgence pour sans-abri à l’échelle communautaire. Les résultats confirment que des mesures qui peuvent être considérées comme une solution peu coûteuse pour fournir un abri dans certains lieux et pour certains groupes sont plutôt plus coûteuses dans d’autres lieux et pour d’autres groupes. L’article procède également à une mesure des économies réalisées par les responsables de refuges en logeant les personnes anciennement sans-abri.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.050
Threshold uncertainty score0.135

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.006
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.140
GPT teacher head0.418
Teacher spread0.278 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2023
Admission routes3
Has abstractyes

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Same venueCanadian Public PolicySame topicHomelessness and Social IssuesFrench-language works237,207