Community and Public Health Responses to a COVID-19 Outbreak in North-west Saskatchewan: Challenges, Successes, and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
In spring 2020, Indigenous communities in north-west Saskatchewan, Canada, experienced the first significant outbreak of COVID-19. Through the collective efforts of public health measures by local, provincial, federal, and community partners, COVID-19 impacts were mitigated, and the severity of the outbreak in north-west Saskatchewan was limited. This article outlines the epidemiological profile of COVID-19 in the area during this period, and the concomitant narrative of the public health control measures. The narrative connects specific culturally grounded and strength-based approaches that were taken by community leaders and public health officials to moderate the pandemic’s impacts and contain the outbreak. Among the lessons learned from these multi-jurisdictional efforts were the need to customize interventions to individual community characteristics and the benefits of continuous consultation and communication with community leadership. These findings suggest that long term monetary investment in the strengths, assets and capacity of communities can contribute towards sustainable solutions for existing structural inequities that have been amplified by the pandemic. The collaboration that resulted from local, provincial, and federal partnerships informed other pandemic response measures for subsequent outbreaks that have affected the region during the evolution of the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».