Dual-Gendered Leadership: Gender-Inclusive Scientific-Political Public Health Communication Supporting Government COVID-19 Responses in Atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to identify the influence of woman leadership on improving the traditional man-dominated scientific-political communication towards positive COVID-19-driven public health interventions. Across Canada, dual-gendered leadership (women chief medical officers and men prime minister/premiers) at both federal and provincial levels illustrated a positive approach to "flatten the curve" during the first and second waves of COVID-19. With the four provinces of New Brunswick, Newfoundland and Labrador, Nova Scotia, and Prince Edward Island, Atlantic Canada formed the "Atlantic Bubble", which has become a great example domestically and internationally of successfully mitigating the pandemic while maintaining societal operation. Three provinces have benefitted from this complementary dual-gendered leadership. This case study utilized a scoping media coverage review approach, quantitatively examining how gender-inclusive scientific-political cooperation supported effective provincial responses in Atlantic Canada during the first two waves of COVID-19. This case study discovers that (1) at the provincial government level, woman leadership of mitigation, advocating, and coordination encouraged provincial authorities to adapt science-based interventions and deliver consistent and supportive public health information to the general public; and (2) at the community level, this dual-gendered leadership advanced community cohesion toward managing the community-based spread of COVID-19. Future studies may apply a longitudinal, retrospective approach with Canada-wide or cross-national comparison to further evaluate the strengths and weaknesses of dual-gendered leadership.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».