Overview of Canada’s Answer to the COVID-19 Pandemic’s First Wave (January–April 2020)
Notice bibliographique
Résumé
Canada is a federal state of almost 38 million inhabitants distributed over ten provinces and three territories, each with their own power regarding health. This case study describes the health infrastructures' situation before the COVID-19 outbreak and their adaptations to face the expected cases, the available epidemiologic data for the beginning of the first wave (January-April 2020), and the public health and economic measures taken to control the pandemic both at the federal level and breaking down by province and territory. Canadian health infrastructures offered on average 12.9 intensive care units beds per 100,000 (occupancy rate ~90% before the outbreak), unevenly distributed across provinces and territories. Canada implemented public health measures, such as social distancing, when hospitalization and death rates due to the pandemic were still lower than in other countries; each province and territory adapted and implemented specific measures. Cumulated cases and deaths substantially increased from mid-March 2020, reaching 65 cases and 2 deaths per 100,000 on April 12, with strong differences across provinces and territories. Canada has been affected by the COVID-19 pandemic's first wave with a generally slower dynamic than in the USA or in the European Union at the same period. This suggests that implementation of public health measures when health indicators were still low may have been efficient in Canada; yet the long-term care sector faced many challenges in some provinces, which drove a large part of the pandemic indicators.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».