Social resiliency in times of crisis: a case study of COVID-19 propensity in a Toronto community
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: This article is intended to advance our understanding of how the intricate planning, distribution, and governance systems and programs in the northwest communities of Toronto have impacted the risk of exposure to the SARS-CoV-2 virus among this population. The study is guided by the research question: how does the conflation of social determinants such as race, healthcare access, housing, and household income impact the COVID-19 infection rate in the northwest neighbourhoods (with the Jane-Finch intersection as the focal point) of Toronto, Ontario? Methods: Using a political economy framework, we consider four social determinants of health—housing, healthcare access, income, and race—and their relationship to the incidence of COVID-19 in five northwest neighbourhoods in Toronto, Ontario with some of the highest COVID-19 case rates. Demographic census data was assessed and compared to social services provided in the city of Toronto’s operating budget. Results: The data analyzed in this study suggest that the lack of investment in social infrastructure exposed residents to an increased likelihood of COVID-19 infection. This inference echoes the work of other fields of research that have described a perpetuation of oppression in which economic growth is prioritized over public health and disease prevention. Conclusion: We contend that when economic opportunities are not afforded to communities, social mobility is stagnant and social resiliency is difficult to achieve. We conclude that in light of the COVID-19 pandemic crisis, the city must rectify its current operating systems and better prepare itself for oncoming crises that may exacerbate further socioeconomic inequalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».