Brazilian Families Facing the COVID-19 Outbreak
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».