MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283653349 · doi:10.1111/disa.12553

Ebola, informal settlements, and the role of place in infectious disease vulnerability: evidence from the 2014–16 outbreak in urban Sierra Leone

2022· article· en· W4283653349 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.

Notice bibliographique

RevueDisasters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSierra leoneVulnerability (computing)OvercrowdingFocus groupPovertySocioeconomic statusHuman settlementSocial vulnerabilityGeographyEconomic growthSocioeconomicsDevelopment economicsEnvironmental healthPolitical sciencePsychological interventionMedicineSociologyComputer securityPopulationAnthropologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies of vulnerability often focus on the differential susceptibility of marginalised groups to the effects of disaster. This paper considers how vulnerability is also associated with the characteristics of place, especially the social setting of the informal settlement. In this light, it assesses specifically how cultural, historical, and political economic forces resulted in increased vulnerability to Ebola virus disease (EVD) within informal settlements in Sierra Leone during the epidemic of 2014-16. Key informant and community member interviews and focus-group discussions in two communities revealed that increased vulnerability to EVD could, at least in part, be attributed to a set of place-based social factors pertaining to 'community beliefs and practices' (importance of family ties, funeral rites, traditional healing) and 'structural poverty and low socioeconomic status' (poor healthcare provision, mobility patterns, overcrowding). Together, these different factors demonstrate how multiple and intersecting vulnerabilities contribute to the spatial production of disease risk.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,270 · 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