Beyond SARS: ethnic community organization's role in public health — a Toronto experience
Notice bibliographique
Résumé
The SARS outbreak in Toronto was a public health crisis. It was particularly frightening to the Chinese-Canadians, because of the origin of the deadly disease. The Chinese-Canadian community organizations launched various activities to help the Chinese-Canadians as well as other Asian-Canadian communities to fight against SARS and its social side-effects. From launching the SARS Supporting Line, distributing health promotional material, disseminating SARS related information, paying tribute to frontline health workers, and promoting local business, to fundraising for SARS related research; they played an active role in easing the public's anxiety, especially for the Chinese-Canadians in the great Toronto area. The culturally diverse population brought problems as well as solutions. Ethnic groups have expertise in almost all areas, including people with leadership skills. The Toronto Chinese community's experience in combating SARS is a good example. The Chinese-Canadian community organizations' activities during the SARS outbreak demonstrate that ethnic minority organizations can play an important role in public health, especially in a public health crisis, and beyond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».