MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4304182999 · doi:10.1177/00219096221131824

“Are We All in This Together?”: The Socioeconomic Impacts and Inequalities of the COVID-19 Pandemic in Ghana’s Informal Economy

2022· article· en· W4304182999 sur OpenAlexaff
Ernest Nkansah‐Dwamena, Kesha Fevrier

Notice bibliographique

RevueJournal of Asian and African Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformal sectorLivelihoodPrecarityPandemicSocial distanceEconomic growthInequalitySocioeconomic statusDevelopment economicsPolitical scienceGeographySocioeconomicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyEconomicsPopulationGender studiesMedicineDemographyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the challenges posed by the COVID-19 pandemic on the existing health inequalities disproportionately affecting vulnerable populations. It explores the impact of COVID-19 pandemic response measures to “curb the spread” on informal sector workers in Ghana. In Ghana, like many other developing countries, the informal sector was impacted by a higher risk of exposure to the COVID-19 infection and the slew of pandemic response measures, for example, lockdowns and stay-at-home orders, as well as guidelines around social distancing implemented by their governments. Given the high level of precarity that undergirds work in the informal sector and the intersectional forces that contribute to and maintain their marginality—class, race, ethnicity, gender, religion, and geographic location—this paper creates a space for dialogue about the unintended consequences of pandemic response measures on the livelihood security of informal sector workers.

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)0,004
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Asian and African StudiesMême sujetCOVID-19 Pandemic ImpactsTravaux en français237 207