COVID in crisis: The impact of COVID-19 in complex humanitarian emergencies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Two billion people are currently affected by complex humanitarian emergencies (CHEs) resulting from natural disasters and armed conflict. Many have been displaced into crowded camps with poor access to water, sanitation, and health care. Humanitarian response is challenging under these circumstances, raising concern about the impact of COVID-19 on crisis-affected populations. Methods: This article examines CHEs in the Democratic Republic of Congo, Bangladesh, and Yemen, where protracted crises have displaced millions of people. Through use of a conceptual model, we examine barriers and facilitators to an effective COVID-19 response in these complex settings, and explore the future impact of the pandemic on crisis-affected populations. Results: Younger populations, who tend to have less severe COVID-19 disease, and existing response mechanisms, including educational health messaging, may facilitate the COVID-19 response in some CHEs. However, pre-existing chronic illnesses and malnutrition, coupled with poor access to health care and limited water/sanitation infrastructure, may increase COVID-19 infection rates and mortality. Exacerbated health care shortages, food insecurity, interrupted immunizations, increased insecurity, and worsened poverty may have a particularly severe impact. Discussion: A wide-reaching global response, incorporating the voices of marginalized populations, is needed to effectively and equitably respond to this global pandemic. Given the potential future deployment of Canadian troops to CHEs, an understanding of the COVID-19 response and pandemic implications in CHEs is critical for Canadian Armed Forces members.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».