Déploiement du vaccin : Impact socio-économique sur l’obtention de l’immunité contre la COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
La pandémie de COVID-19 est sans aucun doute la plus grande crise sanitaire des temps modernes. Avec presque 933,785 infections et 22,676 morts au Canada [1], il est de la plus haute importance de distribuer rapidement des vaccins approuvés aux populations les plus touchées. Tragiquement, ces populations sont principalement des Canadiens racialisés et à faible revenu. Cependant, Ottawa n'a actuellement aucun plan pour aider ces personnes à surmonter les obstacles à l'accès aux soins de santé, y compris l'accès au vaccin COVID-19. Des subventions pour le transport, la perte de salaire, ainsi que plus d'information sur le vaccin (engagement du publique) sont nécessaires pour la vaccination des familles à faible revenu au Canada. Pendant cette pandémie, les gens le plus touchées par le virus au Canada sont des familles a fiable revenu et des personnes racialisées. Par exemple en Ontario entre Janvier 2020 et Juin 2020, les quartiers connaissant des niveaux élevés de pauvreté affichent deux fois plus de taux d'infection au COVID-19 que les communautés à revenu élevé. De plus, les personnes infectées provenant de quartiers à faible revenu ont connu plus de complications graves à la suite de l'infection [2]. Les raisons sous-jacentes potentielles à cela pourraient être dues à une exposition accrue au virus, ainsi qu'à un risque plus élevé de conditions préexistantes dans ces populations [3]. Malheureusement, ces divisions entre les classes qui se traduisent par de moins bons résultats de santé dans les communautés à faible revenu existaient bien avant la pandémie de COVID-19. Les barrières financières qui entraînent une mauvaise qualité des aliments, des environnements de logement insalubres et une augmentation des niveaux de stress global contribuent actuellement aux comorbidités signalées de pauvreté (hypertension, diabète, maladies cardiovasculaires, et maladies respiratoires chroniques) [3]. Ces conditions mentionnées ci-dessus placent cependant les personnes ayant une faible statistique socio-économique à un risque élevé de complications graves du COVID-19.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».