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Enregistrement W3093479407 · doi:10.3138/jcfs.51.3-4.008

Brazilian Families Facing the COVID-19 Outbreak

2020· article· en· W3093479407 sur OpenAlexvenueno aff
Isabela Machado da Silva, Sílvia Renata Lordello, Beatriz Schmidt, Gabriela Sousa de Melo Mietto

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Family Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusPandemicPopulationUnemploymentEconomic growthMental healthSanitationSocioeconomicsIndigenousPublic healthSocial isolationGeographyBusinessEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceSociologyMedicineEconomicsNursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we discuss the impact of COVID-19 on Brazilian families, considering socioeconomic data from before and during the outbreak. The coronavirus threatens Brazil’s entire population. Since May 2020, Brazil is considered the pandemic epicenter, presenting high rates of infections and deaths at least up to the end of August 2020. Families in which members may have lost their jobs or are living from informal work face the challenge of protecting themselves from COVID-19, but also of maintaining financial conditions despite the risk. Access to healthcare has proven to be more precarious for the poor, Indigenous, Black, street population, women, and LGBTQI+. Impacts on the mental health of family members who comply with social isolation and are overburdened with domestic duties, home office and their children’s education by digital media are increased by stress, anxiety, and uncertainties about the future. Due to the great impact COVID-19 has provoked on Brazilian families, already existing socioeconomic iniquities increased during the pandemic. Unemployment, bad basic sanitation conditions and a high rate of informal work contrast with the situation of high-income families. The post-pandemic period will be decisive for Brazil to prioritize the recovery of its already existing public policies. We suggest the proposed initiatives be organized around the goal of mitigating adverse effects on mental health aggravated by COVID-19.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,356
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,151 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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