US Land Borders under Conditions of COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of the functioning of the US land border in a pandemic showed that despite the changing health situation in Canada and Mexico, the US did not adapt the restrictions on land borders, which led to a number of negative socio-economic consequences for all countries. The lack of transparency on the part of US federal officials indicates a lack of a clear plan of action to address this pressing issue. The United States continues a strict set of restrictions that prohibit the opening of borders. The closure of the border at the state level has harmed companies that rely on tourists to generate income, as well as socio-economic losses for border communities. It is stated that in the USA there is no clear plan for the decision of problems of frontier in the conditions of pandemic COVID-19. In general, the federal plan to restore the US border will depend on positive health conditions, such as a low number of active cases and a high level of vaccination. Although the emergence of new highly contagious strains makes it unlikely that the border will return to normal state before the pandemic in the near future. In this context, maintaining existing restrictions without a public plan to ease them has a political cost. Taking into consideration election campaigns in Mexico and Canada in 2021 leaders' mistakes in addressing the economic and social losses caused by the pandemic policy at the border are a political burden. Therefore, risk management is a smart strategy for both politicians and border security. As U.S. officials continue to engage in the country's border policy in emergencies, transparent consideration of the various economic, social, and medical situations in Canada and Mexico should become a top socioeconomic priority
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».