This paper explores how to best identify clients for housing services based on their homeless shelter access patterns. We focus on counting the number of shelter stays and episodes of shelter use for a client within a time window. Thresholds are then applied to these values to determine if that individual is a good candidate for housing support. Using new housing referral impact metrics, we explore a range of threshold and time window values to determine which combination both maximizes impact and identifies good candidates for housing as soon as possible. New insights are also provided regarding the characteristics of the "under-the-radar" client group who are typically not identified for housing support.


翻译:本文探讨如何根据无家可归者住所访问模式最佳地鉴定需要住房服务的客户。我们着眼于计算客户在时间窗口内的住所次数并住所使用情况的时期。随后,这些值会应用阈值以确定该个体是否是住房支持的良好候选者。利用新的住房推荐影响指标,我们探索一系列阈值和时间窗口值,以确定哪种组合既最大化影响又尽快确定适合住房支持的好候选者。我们还提供了关于“雷达下”客户群体特征的新见解,这些群体通常无法识别为住房支持对象。

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