COVID-19 vaccines: a geographic, social and policy view of vaccination efforts in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent months, more studies are emerging regarding how various nations and regions fared during the initial two years of the COVID-19 pandemic. Canada is cited as an example of a country that had performed reasonably well versus other countries with comparable infrastructures and health care systems (Razek et al., 2022). The reason is largely attributed to a combination of several public health measures coupled with widespread vaccination uptake, as a result of a country-wide vaccination campaign. This paper is based on a keynote talk given at the Autumn 2021 CJRES Annual Conference, by Dr. Isaac I. Bogoch. Dr Bogoch is an Associate Professor in the Department of Medicine at the University of Toronto, and an Infectious Diseases Consultant in the Division of Infectious Diseases at the Toronto General Hospital. Dr. Bogoch was a member of Ontario’s Vaccine Distribution Taskforce, which helped guide vaccine policy during the initial rollout of COVID-19 vaccines between December 2020 through August 2021. Dr. Bogoch explains the unique vaccine policy in the Province of Ontario and in particular the social innovation around prioritising the most vulnerable and disadvantaged neighbourhoods first, thus leading to an important intra-regional social policy view of vaccine efforts on the path beyond the ‘emergency phase’ of the COVID-19 pandemic. What is clearly obvious from his presentation is the heightened role of urban geography tools and techniques and intra-regional policy in vaccine equity efforts. Policy lessons learned in Ontario may help us sort out future urban, social, economic, epidemiologic and public health challenges and their sometimes-complex intersections in regions, economy and society. The following is an edited transcript from Dr. Bogoch’s talk.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».