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Enregistrement W3208065096 · doi:10.6000/1929-4409.2021.10.160

The Impact of National Lockdown as a Response to Covid-19 on Migrated Children: Evidence from Durban, South Africa

2021· article· en· W3208065096 sur OpenAlexvenueno aff
Aden Dejene Tolla, Shanta Balgobind Singh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobeHarmPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Unintended consequences2019-20 coronavirus outbreakGeographyMedicineSocioeconomicsPsychologyEconomic growthSociologyLawVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Novel Coronavirus-2019 (COVID-19) has affected many countries from the beginning of 2020 as it began to spread across the globe. The response of most affected nations was to declare national lockdowns in varying severities. South Africa declared one of, if not the most, severe lockdown of all countries which was termed in the media as “hard lockdown”. This paper discusses the COVID-19 pandemic in South Africa and the effects of the national lockdown on children, more specifically children from migrated parents that have settled in South Africa. The research adopted a qualitative approach, coupled with a review of published literature from March-September 14, 2020, to develop an understanding of the effects of the national lockdown on children, from migrated families in Durban. Furthermore, qualitative data was collected through telephonic interviews with10 participants (parents). This paper established that although lockdowns have shown some evidence that they have flattened the curve of the rate of infected persons, it has not gone without any unintended consequences. One of them being its impact on the children of migrated parents. It postulates that lockdown measures may unintentionally cause harm to children both socio-economically, psychologically and in some cases abuse. The researcher recommended that radio and television broadcasting options for primary and secondary school programs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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