Homeless population estimates

This indicator presents available data at national level on the number of people reported by public authorities as homeless. Data are drawn from the OECD Questionnaire on Affordable and Social Housing (QuASH 2021, QuASH 2019, QuASH 2016) and other available sources. Overall, homelessness data are available for 36 countries (Table HC 3.1.1 in Annex I). Further discussion of homelessness can be found in the 2020 OECD Policy Brief, “Better data and policies to fight homelessness in the OECD”, available online (and in French). Discussion of national strategies to combat homelessness can be found in indicator HC3.2 National Strategies for combating homelessness. Comparing homeless estimates across countries is difficult, as countries do not define or count the homeless population in the same way. There is no internationally agreed definition of homelessness. Therefore, this indicator presents a collection of available statistics on homelessness in OECD, EU and key partner countries in line with definitions used in national surveys (comparability issues on the data are discussed below). Even within countries, different definitions of homelessness may co-exist. In this indicator, we refer only to the statistical definition used for data collection purposes. Detail on who is included in the number of homeless in each country, i.e. the definition used for statistical purposes, is presented in Table HC 3.1.2 at the end of this indicator. To facilitate comparison of the content of homeless statistics across countries, it is also indicated whether the definition includes the categories outlined in Box HC3.1, based on “ETHOS Light” (FEANTSA, 2018). Homelessness data from 2020, which are available for a handful of countries and cover at least part of the COVID-19 pandemic, add an additional layer of complexity to cross-country comparison. The homeless population estimate in this case depends heavily on the point in time at which the count took place in the year, the method to estimate the homeless (through a point-in-time count or administrative data, as discussed below), the existence, extent and duration of emergency supports introduced in different countries to provide shelter to the homeless and/or to prevent vulnerable households from becoming homeless (such as eviction bans). Where they are available, homeless data for 2020 are thus compared to data from the previous year in order to facilitate comparison with other countries.

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Champ Valeur
Dernière mise à jour août 20, 2024, 15:20 (TU)
Créé novembre 22, 2023, 03:38 (TU)
Domaine / Sujet
Domaine ou sujet du jeu de données catalogué.
Housing
Titre
Titre du jeu de données.
Homeless population estimates
Description
Une description du jeu de données.

This indicator presents available data at national level on the number of people reported by public authorities as homeless. Data are drawn from the OECD Questionnaire on Affordable and Social Housing (QuASH 2021, QuASH 2019, QuASH 2016) and other available sources. Overall, homelessness data are available for 36 countries (Table HC 3.1.1 in Annex I). Further discussion of homelessness can be found in the 2020 OECD Policy Brief, “Better data and policies to fight homelessness in the OECD”, available online (and in French). Discussion of national strategies to combat homelessness can be found in indicator HC3.2 National Strategies for combating homelessness. Comparing homeless estimates across countries is difficult, as countries do not define or count the homeless population in the same way. There is no internationally agreed definition of homelessness. Therefore, this indicator presents a collection of available statistics on homelessness in OECD, EU and key partner countries in line with definitions used in national surveys (comparability issues on the data are discussed below). Even within countries, different definitions of homelessness may co-exist. In this indicator, we refer only to the statistical definition used for data collection purposes. Detail on who is included in the number of homeless in each country, i.e. the definition used for statistical purposes, is presented in Table HC 3.1.2 at the end of this indicator. To facilitate comparison of the content of homeless statistics across countries, it is also indicated whether the definition includes the categories outlined in Box HC3.1, based on “ETHOS Light” (FEANTSA, 2018). Homelessness data from 2020, which are available for a handful of countries and cover at least part of the COVID-19 pandemic, add an additional layer of complexity to cross-country comparison. The homeless population estimate in this case depends heavily on the point in time at which the count took place in the year, the method to estimate the homeless (through a point-in-time count or administrative data, as discussed below), the existence, extent and duration of emergency supports introduced in different countries to provide shelter to the homeless and/or to prevent vulnerable households from becoming homeless (such as eviction bans). Where they are available, homeless data for 2020 are thus compared to data from the previous year in order to facilitate comparison with other countries.

Étiquettes / Mots-clés
Mots-clés/étiquettes catégorisant le jeu de données.
Format (CSV, XLS, TXT, PDF, etc.)
Format de fichier du jeu de données.
.pdf - application/pdf, .xlsx - application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet
Taille du jeu de données
Taille du jeu de données en mégaoctets.
Identifiant des métadonnées
Identifiant des métadonnées — peut être utilisé comme identifiant unique pour l’entrée du catalogue.
Date de publication
Date de publication du jeu de données.
2021-05-27
Période temporelle des données (date de début)
Date de début des données dans le jeu de données.
2010-01-01
Période temporelle des données (date de fin)
Date de fin des données temporelles du jeu de données.
2020-12-31
Zone géospatiale couverte
Région spatiale ou lieu nommé couvert par le jeu de données.
OECD member countries
Champ Valeur
Catégorie d’accès
Type d’accès accordé pour le jeu de données (ouvert, restreint, service, etc.).
Open
Licence
Licence utilisée pour accéder au jeu de données.
License not specified
Restrictions d’utilisation
Restrictions d’utilisation des données.
The OECD does not allow posting of PDF files of its Material on any Internet sites, but You are welcome to link to the Material and, whenever the version is available, to share and embed it, in whole or in part, without the need to request permission from the OECD. For specific terms and conditions, check: https://www.oecd.org/termsandconditions/
Emplacement
Emplacement du jeu de données.
https://www.oecd.org/els/family/HC3.1-Homeless-population.xlsx
Service de données
Service de données pour accéder à un jeu de données.
Propriétaire
Propriétaire du jeu de données.
OECD
Point de contact
Qui contacter concernant l’accès ?
https://www.oecd.org/contact/#
Courriel du point de contact
Courriel à utiliser pour l’accès ?
Éditeur
Éditeur du jeu de données.
OECD
Courriel de l’éditeur
Adresse courriel de l’éditeur.
Tel.: +33 1 45 24 82 00 ; Fax: +33 1 45 24 85 00
Auteur
Auteur du jeu de données.
Courriel de l'auteur
Adresse courriel de l’auteur.
Date d’accès
Date à laquelle les données et métadonnées ont été consultées.
2023-11-21
Champ Valeur
Identifiant
Identifiant unique du jeu de données.
Langue
Langue(s) du jeu de données
English
Lien vers la description du jeu de données
Une URL vers un document externe décrivant le jeu de données.
https://www.oecd.org/els/family/HC3-1-Homeless-population.pdf
Identifiant persistant
Les données sont identifiées par un identifiant persistant.
Yes
Identifiant globalement unique
Les données sont identifiées par un identifiant persistant et globalement unique.
No
Contient des données sur des individus
Le jeu de données contient-il des données sur des individus ?
No
Contient des données identifiables sur des individus
Le jeu de données contient-il des données identifiables sur des individus ?
No
Contient des données autochtones
Le jeu de données contient-il des données sur des communautés autochtones ?
N/A
Type de portail
Type de plateforme du portail source.
Champ Valeur
Version
Version du jeu de données
LAST UPDATED 27/05/2021
Source
Source du jeu de données.
https://www.oecd.org/els/family/HC3.1-Homeless-population.xlsx
Notes de version
Notes de version à propos du jeu de données.
Est une version d’un autre jeu de données
Lien vers le jeu de données dont celui-ci est une version.
Autres versions
Lien vers les jeux de données qui en sont des versions.
Texte de provenance
Texte de provenance des données.
URL de provenance
URL de provenance des données.
Résolution temporelle
Décrit la granularité des données temporelles dans le jeu de données.
Annually
Résolution géospatiale en mètres
Décrit la granularité (en mètres) des données géospatiales dans le jeu de données.
Résolution géospatiale (par régions)
Décrit la granularité (par régions) des données géospatiales dans le jeu de données.
OECD member countries
Champ Valeur
Permission de la communauté autochtone
Qui détient la permission de la communauté autochtone. Qui contacter pour l’accès à un jeu de données concernant des communautés autochtones.
Permission communautaire
Permission communautaire (qui a accordé la permission).
Les communautés autochtones concernées par le jeu de données
Communautés autochtones dont sont issues les données.
Champ Valeur
Nombre de lignes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de lignes.
180
Nombre de colonnes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de colonnes uniques.
24
Nombre de cellules de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de cellules contenant des données.
4320
Nombre de relations de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de triplets.
Nombre d’entités
Pour un jeu de données RDF, nombre total d’entités.
Nombre de propriétés de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de propriétés uniques utilisées par les triplets.
Qualité des données
Décrit la qualité des données du jeu de données.
Métrique de qualité des données
Une métrique utilisée pour mesurer la qualité des données, telle que les valeurs manquantes ou les formats invalides.

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