MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312838448 · doi:10.1139/facets-2022-0064

How not to manage a pandemic, and how to recover from it: Lessons from Ecuador

2022· article· en· W4312838448 sur OpenAlexvenueno aff
Marco Coral-Almeida, Sarah J. Carrington, Vanessa D. Carrión-Yaguana, Guido Mascialino

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicOutbreakCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PovertyEconomic growthDevelopment economicsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakPublic healthInequalityHealth careGeographyPolitical scienceSocioeconomicsBusinessEconomicsMedicineVirologyInfectious disease (medical specialty)Nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the initial outbreak in December 2019, the COVID-19 pandemic has resulted in more than four million deaths worldwide. Ecuador initially experienced one of the worst coronavirus outbreaks in the world. The pandemic quickly overwhelmed health care systems resulting in excess deaths of 37 000 from March to October, 2020. The public health measures taken to stop the spread of the virus had a devastating impact on the economy. There was a sharp contraction (7.8%) in Ecuador’s GDP in 2020. Furthermore, income poverty and inequality increased dramatically. The lasting effects of the pandemic will be harder to overcome. This article recounts and analyzes the COVID-19 pandemic in Ecuador, to draw lessons from this complex experience, and from the benefit of limited but important successes. We also aim to provide suggestions for best practices moving forward.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,280
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFACETSMême sujetCOVID-19 Pandemic ImpactsTravaux en français237 207