British Columbia’s COVID-19 surveys on population experiences, action, and knowledge (SPEAK): methods and key findings from two large cross-sectional online surveys
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the methodology and key findings of British Columbia's (BC) COVID-19 SPEAK surveys, developed to understand the experiences, knowledge, and impact of the COVID-19 pandemic on British Columbians. METHODS: Two province-wide, cross-sectional, web-based population health surveys were conducted one year apart (May 2020 and April/May 2021). Questions were drawn from validated sources grounded within the social determinants of health to assess COVID-19 testing and prevention; mental and physical health; risk and protective factors; and healthcare, social, and economic impacts during the pandemic. Quota-based non-probability sampling by geography was applied to recruit a representative sample aged 18 years and older. Recruitment included strategic outreach and longitudinal follow-up of a subgroup of respondents from round one to round two. Post-collection weighting using Census data by age, sex, education, ethnicity, and geography was conducted. RESULTS: Participants included 394,382 and 188,561 British Columbians for the first and second surveys, respectively, including a longitudinal subgroup of 141,728. Key findings showed that societal impacts, both early in the pandemic and one year later, were inequitably distributed. Families with children, young adults, and people from lower socioeconomic backgrounds have been most impacted. Significant negative impacts on mental health and stress and a deterioration in protective resiliency factors were found. CONCLUSION: These population health surveys consisting of two large cross-sectional samples provided valuable insight into the impacts and experiences of British Columbians early in the pandemic and one year later. Timely, actionable data informed several high-priority public health areas during BC's response to the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».