A cross-sectional study of the association of age, gender, education and economic status with individual perceptions of governmental response to COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We assessed the impact of key population variables (age, gender, income and education) on perceptions of governmental effectiveness in communicating about COVID-19, helping meet needs for food and shelter, providing physical and mental healthcare services, and allocating dedicated resources to vulnerable populations. DESIGN: Cross-sectional study carried out in June 2020. PARTICIPANTS AND SETTING: 13 426 individuals from 19 countries. RESULTS: More than 60% of all respondents felt their government had communicated adequately during the pandemic. National variances ranged from 83.4% in China down to 37.2% in Brazil, but overall, males and those with a higher income were more likely to rate government communications highly. Almost half (48.8%) of the respondents felt their government had ensured adequate access to physical health services (ranging from 89.3% for Singapore to 27.2% for Poland), with higher ratings reported by younger and higher-income respondents. Ratings of mental health support were lower overall (32.9%, ranging from 74.8% in China to around 15% in Brazil and Sweden), but highest among younger respondents. Providing support for basic necessities of food and housing was rated highest overall in China (79%) and lowest in Ecuador (14.6%), with higher ratings reported by younger, higher-income and better-educated respondents across all countries. The same three demographic groups tended to rate their country's support to vulnerable groups more highly than other respondents, with national scores ranging from around 75% (Singapore and China) to 19.5% (Sweden). Subgroup findings are mostly independent of intercountry variations with 15% of variation being due to intercountry differences. CONCLUSIONS: The tendency of younger, better-paid and better-educated respondents to rate their country's response to the pandemic more highly, suggests that government responses must be nuanced and pay greater attention to the needs of less-advantaged citizens as they continue to address this pandemic.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».