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Enregistrement W4292295263 · doi:10.3390/ijerph191610104

And Still She Rises: Policies for Improving Women’s Health for a More Equitable Post-Pandemic World

2022· article· en· W4292295263 sur OpenAlexafffundabout
Farah M. Shroff, Ricky Tsang, Norah Anita Schwartz, Rania Alkhadragy, Kranti Vora

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaHealth Canada
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaHealth CanadaHarvard T.H. Chan School of Public Health
Mots-clésMental healthPandemicDigital healthTelemedicineHealth careEconomic growthGlobal healthPolitical sciencePublic relationsBusinessMedicinePsychologyNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has spawned crises of violence, hunger and impoverishment. Maternal and Infant Health Canada (MIHCan) conducted this policy action study to explore how changes that have arisen during the COVID-19 pandemic may catalyze potential improvements in global women's health toward the creation of a more equitable post-pandemic world. In this mixed methods study, 280 experts in women's health responded to our survey and 65 subsequently participated in focus groups, including professionals from India, Egypt/Sudan, Canada and the United States/Mexico. From the results of this study, our recommendations include augmenting mental health through more open dialogue, valuing and compensating those working on the frontlines through living wages, paid sick leave and enhanced benefits and expanding digital technology that facilitates flexible work locations, thereby freeing time for improving the wellbeing of caregivers and families and offering telemedicine and telecounseling, which delivers greater access to care. We also recommend bridging the digital divide through the widespread provision of reliable and affordable internet services and digital literacy training. These policy recommendations for employers, governments and health authorities aim to improve mental and physical wellbeing and working conditions, while leveraging the potential of digital technology for healthcare provision for those who identify as women, knowing that others will benefit. MIHCan took action on the recommendation to improve mental health through open conversation by facilitating campaigns in all study regions. Despite the devastation of the pandemic on global women's health, implementing these changes could yield improvements for years to come.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,007
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0130,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,003

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,348 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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