Bordering on crisis: A qualitative analysis of focus group, social media, and news media perspectives on the Republic of Ireland-Northern Ireland border during the ‘first wave’ of the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: International border controls were among the earliest and most effective of measures to constrain transmission of COVID-19. However, such measures are complex when established borders are open yet politically contested, as for the border that divides the Republic of Ireland (ROI) from Northern Ireland (NI). Understanding how this border affected the everyday lives of both populations during the pandemic is important for informing the continued development of effective responses to COVID-19 and future health crises. OBJECTIVE: This multi-methods study aimed to explore public perspectives on how the ROI-NI border affected experiences of and responses to the 'first wave' of the pandemic. METHOD: The study collated data from focus groups (n = 8), news articles (n = 967), and Twitter posts (n = 356) on the island of Ireland, which mentioned the ROI-NI border in relation to COVID-19. Thematic analysis was used to explore the range of perspectives on the role played by the border during the early months of the pandemic. RESULTS: Analysis identified three themes: Cross-Border Interdependencies illustrated the complexity and challenges of living near the border; Interpretations of Cross-Border Policy Disparities showed that lay publics perceived NI and ROI policy approaches as discordant and politicised; and Responses to Cross-Border Policy Disparities revealed alternating calls to either strengthen border controls, or pursue a unified all-island approach. CONCLUSIONS: Results reveal clear public appetite for greater synchronisation of cross-border pandemic responses, emphasise the specific vulnerability of communities living near the border, and highlight the risk of long-term socio-political repercussions of border management decisions taken during the pandemic. Findings will inform implementation of pandemic responses and public health policies in jurisdictions that share a porous land border.
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 | 0,023 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».