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Enregistrement W4293076659 · doi:10.47300/978-9962-738-05-3-07

IMPACTO DE LA PANDEMIA EN LA ECONOMÍA DE LOS HOGARES EN QUEBEC CANADA

2022· article· es· W4293076659 sur OpenAlexaboutno aff
Sylvana Llanos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El objetivo de este artículo es proponer estrategias que minimicen el impacto de la pandemia en la economía en los hogares en Quebec-Canadá. La COVID-19 es la enfermedad causada por el nuevo coronavirus conocido como SARS-CoV-2. La discusión y análisis de esta problemática es relevante por cuanto el coronavirus COVID-19, ha generado un impacto negativo en todos los ámbitos de la sociedad. El Covid ha afectado a todas las poblaciones del mundo y Canadá no es la excepción. La provincia de Quebec es una de las provincias más importantes de Canadá con unos 8 millones de habitantes, sin embargo, su población es de las poblaciones de clase económica más baja, por lo que las familias con la pandemia se han visto altamente afectadas, muchas han dejado la provincia o piensan hacerlo, este trabajo debería ayudar a encontrar estrategias para superar la crisis. Se hizo una revisión de literatura de investigaciones vinculadas con el objeto de estudio y análisis de dos descriptores como son el coronavirus y las estrategias como mecanismos de acción que permitirá a los hogares de Quebec superar los problemas que han confrontado en lo que respecta a sus actividades laborales, ingresos, hábitos de consumo e higiene, entre otros. Es un estudio cuantitativo que utiliza la estadística inferencial para el análisis de los datos. Se desarrollará con un instrumento seleccionando 100 personas de las ciudades más importantes de la provincia de Quebec (Gatineau, laval, sherbrooke, Montreal y Quebec) entre estas ciudades se encuentra el 60% de la población de Quebec. El análisis de los datos se hará mediante el uso de un programa Statistical Package For Social Sciences. Se aspira concluir con un conjunto de estrategias orientadas a proponer planes de recuperación monetaria para las diversas familias y, por consiguiente, mejorar la situación económica de los hogares a consecuencia del COVID 19.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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