Magnifying the importance of collecting race, ethnicity, industry, and occupation data during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The contagiousness of coronavirus disease-2019 (COVID-19) led to the imposition of historical lockdowns in various countries. No scientific mind could have made accurate projections of the tremendous impact that COVID-19 would have on nations, communities, and the global-wide economy. Meanwhile, millions of workers have lost their jobs, while healthcare workers are overwhelmed and are reaching a state of mental and physical exhaustion. With the uncontrollable spread, researchers have been working to identify factors associated with COVID-19. In this regard, race, ethnicity, industry, and occupation have been found to be predominant factors of interest. However, unfortunately, the unavailability of such information has been a difficult reality. Since race, ethnicity, and employment are essential social determinants of health and could serve as potential risk-factors for COVID-19, collecting such information may offer important context for prioritising vulnerable groups. Thus, this perspective aims to highlight the importance and need for collecting race, ethnicity, and occupation-related data to track and treat the racial/ethnic groups that have been most strongly affected by the COVID-19 pandemic. Collecting such data will provide valuable insights and help public health officials recognise workplace-related outbreaks and evaluate the odds of various ethnic groups and professions contracting COVID-19.
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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 | 0,021 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».