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Enregistrement W3171404794 · doi:10.1177/00207314211024896

Rapid Scoping Review on the Topic of Ensuring Social Protection and Basic Services to Inform the United Nations Framework for the Immediate Socioeconomic Response to COVID-19

2021· article· en· W3171404794 sur OpenAlexaff
Megan J. Highet

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Services · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social protection2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Political scienceEconomic growthBusinessEnvironmental healthMedicinePopulationEconomicsVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This rapid scoping review has informed the development of the UN Research Roadmap for the COVID-19 Recovery on the topic of "Ensuring Social Protection and Basic Services." The aim was to provide a robust synthesis of key concepts and existing evidence drawn from a wide range of disciplines to support the identification and appraisal of research priorities. An emergent theme has been the notion that measures implemented in response to COVID-19 merely ameliorate symptoms of entrenched, systemic gender-, age-, and race-based inequity, inequality, and exclusion. Key findings include the critical role of contextual and community-based knowledge for informing the design, development, and delivery of programs, as well as the urgent need for implementation science to move existing knowledge into action. This review also describes how the disruption associated with "shock events" such as the COVID-19 pandemic is often associated with unusually high levels of interest and willingness to invest in programs and policies to strengthen strained systems. As such, an unprecedented window of opportunity exists to leverage measures implemented in response to the COVID-19 pandemic to effect large-scale, sustainable change and thereby increase the resiliency of our interconnected systems for the future.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,349 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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