Easing the disruption of COVID-19: supporting the mental health of the people of Canada—October 2020—an RSC Policy Briefing
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has had a significant impact on the mental health of the people of Canada. Most have found it challenging to cope with social distancing, isolation, anxiety about infection, financial security and the future, and balancing demands of work and home life. For some, especially those who have had to face pre-existing challenges such as structural racism, poverty, and discrimination and those with prior mental health problems, the pandemic has been a major impact. The Policy Briefing Report focuses on the current situation, how the COVID-19 pandemic has exacerbated significant long-standing weaknesses in the mental health system and makes specific recommendations to meet these challenges to improve the well-being of the people of Canada. The COVID-19 pandemic has had a detrimental effect on mental health of people in Canada but the impact has been variable, impacting those facing pre-existing structural inequities hardest. Those living in poverty, and in some socially stratified groups facing greater economic and social disadvantage, such as some racialized and some Indigenous groups and those with preexisting mental health problems, have suffered the most. Some occupational groups have been more exposed to the virus and to psychological stress with the pandemic. The mental health care system was already overextended and under resourced. The pandemic has exacerbated the problems. The care system responded by a massive move to virtual care. The future challenge is for Canada to strengthen our knowledge base in mental health, to learn from the pandemic, and to provide all in Canada the support they need to fully participate in and contribute to Canada’s recovery from the pandemic.
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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) | 0,000 | 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 ».