Impact of the COVID-19 Pandemic on Black Communities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has resulted in differential impacts on the Black communities in Canada and has unmasked existing race-related health inequities. The purpose of this study was to illuminate the impacts of the COVID-19 pandemic on Black people in Canada. Historically, social inequalities have determined the impacts of pandemics on the population, and in the case of the COVID-19 pandemic, disproportionate infections and mortalities have become evident among racialized communities in Canada. This qualitative descriptive study utilized an intersectionality framework. We invited Black stakeholders across Canada to participate in semi-structured interviews to deepen our knowledge of the impacts of the COVID-19 pandemic on Black communities in Canada. A total of 30 interviews were recorded, transcribed verbatim, and analyzed using content analysis. Our findings fell into three categories: (1) increased vulnerability to COVID-19 disease, (2) mental impacts, and (3) addressing impacts of the COVID-19 pandemic. The findings show the underlying systemic inequities in Canada and systemic racism exacerbated health inequities among the Black communities and undermined interventions by public health agencies to curb the spread of COVID-19 and associated impacts on Black and other racialized communities. The paper concludes by identifying critical areas for future intervention in policy and practice.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».