MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3014975272 · doi:10.2196/18844

Novel Coronavirus in Cape Town Informal Settlements: Feasibility of Using Informal Dwelling Outlines to Identify High Risk Areas for COVID-19 Transmission From A Social Distancing Perspective

2020· article· en· W3014975272 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and Rural Development Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésSocial distanceHuman settlementSettlement (finance)Informal settlementsGeographySanitationDistancingSocioeconomicsCapeCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental planningBusinessEconomic growthSociologyArchaeologyEngineeringMedicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The challenges faced by the Global South during the coronavirus disease (COVID-19) pandemic are compounded by the presence of informal settlements, which are typically densely populated and lacking in formalized sanitation infrastructure. Social distancing measures in informal settlements may be difficult to implement due to the density and layout of settlements. This study measures the distance between dwellings in informal settlements in Cape Town to identify the risk of COVID-19 transmission. OBJECTIVE: The aim of this paper is to determine if social distancing measures are achievable in informal settlements in Cape Town, using two settlements as an example. We will first examine the distance between dwellings and their first, second, and third nearest neighbors and then identify clusters of dwellings in which residents would be unable to effectively practice social isolation due to the close proximity of their homes. METHODS: Dwellings in the settlements of Masiphumelele and Klipfontein Glebe were extracted from a geographic information system data set of outlines of all informal dwellings in Cape Town. The distance to each dwelling's first, second, and third nearest neighbors was calculated for each settlement. A social distance measure of 2 m was used (buffer of 1 m, as dwellings less than 2 m apart are joined) to identify clusters of dwellings that are unable to effectively practice social distancing in each settlement. RESULTS: The distance to each dwelling's first 3 nearest neighbors illustrates that the settlement of Masiphumelele is constructed in a denser fashion as compared to the Klipfontein Glebe settlement. This implies that implementing social distancing will likely be more challenging in Masiphumelele than in Klipfontein Glebe. However, using a 2-m social distancing measure, it was demonstrated that large portions of Klipfontein Glebe would also be unable to effectively implement social distancing. CONCLUSIONS: Effectively implementing social distancing may be a challenge in informal settlements due to their density. This paper uses dwelling outlines for informal settlements in the city of Cape Town to demonstrate that with a 2 m measure, effective social distancing will be challenging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle