Policy responses to the COVID-19 pandemic in the Manitoba grocery sector: a qualitative analysis of media, organizational communications, and key informant interviews
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic has impacted all aspects of the food system, including the retail grocery sector. We sought to (objective 1) document and (objective 2) analyze the policies implemented in the grocery sector during the first wave of the pandemic in Manitoba, Canada. METHODS: Our qualitative policy analysis draws from organizational communications (websites and social media) (n = 79), news media articles (n = 95), and key informant interviews with individuals (n = 8) working within the grocery sector in urban and rural, Manitoba. Media and communications were extracted between March 9-May 8, 2020 and interviews were conducted in July-August, 2020. RESULTS: Newly implemented policies due to the pandemic fell under four inter-related themes: Employee health and wellbeing, Safety measures, Operational measures, and Community support. Employee health and wellbeing included sub-themes of financial and social support, health recommendations and protocols, and new employee guidelines. Safety measures encompassed numerous policies pertaining to sanitation, personal protection, transmission prevention, physical distancing, and limiting access. Overall, new policies were discussed as effective in making grocery shopping as safe as possible given the situation. Compliance and enforcement, employee teamwork, and support for employees were key themes related to perceptions of policy success in a challenging and inequitable context. Nevertheless, government support and communication was needed as well to ensure safety within the grocery sector. CONCLUSIONS: The grocery sector reacted to the pandemic with the swift implementation of policies to address food supply issues, prevent transmission of the virus, support their employees as essential workers, and better serve high-risk populations.
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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 | 0,015 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».