Intersección de pobreza y desigualdad frente al distanciamiento social durante la pandemia COVID-19
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Notice bibliographique
Résumé
Introduccion: A pesar de los beneficios del distanciamiento social, no todas las personas la acatan durante la pandemia, COVID-19. Aunque algunas tienen un empleo esencial, existen otras en situaciones de pobreza y desigualdad, a las que les es imposible seguir el distanciamiento social. Objetivo: Analizar la interaccion entre la desigualdad y pobreza que inhibe el distanciamiento social durante la pandemia, COVID-19. Metodos: Ensayo teorico-reflexivo, realizado en abril-mayo de 2020, basado en literatura nacional e internacional, localizada en las bases de datos LILACS, CINAHL Google Scholar Database, utilizando los descriptores “pobreza” OR “desigualdad” AND “interaccion” OR “interseccion” OR “interseccionalidad” AND “infecciones por coronavirus” OR “COVID-19 OR SARS-CoV-2”. Los datos se procesaron a traves del analisis de contenido. Desarrollo: Se trata de un analisis critico guiado por la teoria de interseccionalidad. La interseccion entre la desigualdad y la pobreza se analizo en cinco contextos: migracion transnacional, educacion a distancia, economia informal, actividades esenciales, y estado de salud de las personas. Conclusiones: Existe interaccion entre pobreza y desigualdad social que interfieren en el distanciamiento social. Como senala la teoria de interseccionalidad, la pobreza y la desigualdad han creado formas de discriminacion y desventaja entre los grupos analizados en este estudio. Se detectaron tres areas de oportunidad, 1) Desarrollar programas gubernamentales facilitadores del distanciamiento social entre poblaciones mas vulnerables; 2) Crear campanas que den visibilidad a las personas ante la COVID-19 por servir a las comunidades 3) Explorar de manera empirica los motivos de no mantener el distanciamiento social durante la pandemia.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle