The CoVivre Program: Community Development and Empowerment to Address the Inequalities Exacerbated by the COVID-19 Pandemic in the Greater Montreal Area, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic had devastating effects around the world, yet it was not experienced equally by all. The emergence of the virus has been linked with the intensification of discrimination and inequities, as well as other systemic issues already present in society prior to the pandemic. The CoVivre Program was created with the mission to facilitate and accelerate initiatives aimed at reducing socioeconomic and health disparities caused by the COVID-19 pandemic in the Greater Montreal Area. CoVivre aims to inform, protect, and support communities, with an emphasis on communities experiencing marginalization, such as ethnic and religious minorities, refugees, asylum seekers, and precarious workers. This mission is guided by the latest research and CoVivre’s values of community empowerment, partnership, democratic communications, and cultural competency, among others. This article describes the process of planning and implementing the program and its components: Communications, Outreach and Awareness Raising, and Psychosocial Support and Mental Health, with a description of one project per component. It also aims to identify obstacles and facilitators of the program, to reflect on their relation with local and global ecosystems and their relationship to community action, and to examine community mobilization as expressing both resilience and resistance to top-down impositions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».