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Enregistrement W3209107571 · doi:10.1177/23780231211052946

Vaccine and COVID-19 Trajectories

2021· article· en· W3209107571 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueSocius Sociological Research for a Dynamic World · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VaccinationPandemicEquity (law)InequalitySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Demography2019-20 coronavirus outbreakHealth equityGeographyMedicineEnvironmental healthPublic healthInfectious disease (medical specialty)DiseaseVirologyPolitical scienceSociologyOutbreakMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vaccine equity holds the key to ending the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Yet most prior work on vaccine equity has compared vaccine uptake across neighborhoods with varying sociodemographic composition or assessed whether vaccine disparity across neighborhoods has diminished over time. Researchers seldom examine the extent to which vaccination helps reduce inequalities in the prevalence of COVID-19 across neighborhoods. Using administrative data from the City of Toronto, the authors compare the vaccine trajectories of neighborhoods with low, moderate, and high COVID-19 rates. The authors also examine whether disparities in COVID-19 rates have narrowed or widened as vaccinations have become more available. By mid-June 2021, differences in vaccination rates by neighborhoods’ COVID-19 levels were small, but disparities in COVID-19 rates across neighborhoods persisted. Equality in vaccination rates is not a silver bullet to reducing inequalities in COVID-19 infections across neighborhoods with varying sociodemographic characteristics and likely variations in exposure to the COVID-19 virus.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,122
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,122
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,559
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,029 · 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