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Enregistrement W3093007966 · doi:10.1016/j.onehlt.2020.100180

The impact of COVID-19 on globalization

2020· article· en· W3093007966 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOne Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådThe Research Council
Mots-clésGlobalizationLivelihoodPreparednessWorkforceHealth careOperationalizationBusinessPandemicGeographyVulnerability (computing)Economic growthDevelopment economicsSocioeconomicsEconomicsAgricultureMedicineDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globalization has altered the way we live and earn a livelihood. Consequently, trade and travel have been recognized as significant determinants of the spread of disease. Additionally, the rise in urbanization and the closer integration of the world economy have facilitated global interconnectedness. Therefore, globalization has emerged as an essential mechanism of disease transmission. This paper aims to examine the potential impact of COVID-19 on globalization and global health in terms of mobility, trade, travel, and countries most impacted. The effect of globalization were operationalized in terms of mobility, economy, and healthcare systems. The mobility of individuals and its magnitude was assessed using airline and seaport trade data and travel information. The economic impact was measured based on the workforce, event cancellations, food and agriculture, academic institutions, and supply chain. The healthcare capacity was assessed by considering healthcare system indicators and preparedness of countries. Utilizing a technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS), we calculated a pandemic vulnerability index (PVI) by creating a quantitative measure of the potential global health. The pandemic has placed an unprecedented burden on the world economy, healthcare, and globalization through travel, events cancellation, employment workforce, food chain, academia, and healthcare capacity. Based on PVI results, certain countries were more vulnerable than others. In Africa, more vulnerable countries included South Africa and Egypt; in Europe, they were Russia, Germany, and Italy; in Asia and Oceania, they were India, Iran, Pakistan, Saudi Arabia, and Turkey; and for the Americas, they were Brazil, USA, Chile, Mexico, and Peru. The impact on mobility, economy, and healthcare systems has only started to manifest. The findings of this study may help in the planning and implementation of strategies at the country level to help ease this emerging burden.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,231 · 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