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Enregistrement W4320491063 · doi:10.4102/ajod.v12i0.1119

How did South Africans with disabilities experience COVID-19? Results of an online survey

2023· article· en· W4320491063 sur OpenAlexaff
Mary Wickenden, Tim Hart, Stephen Thompson, Yul Derek Davids, Mercy Ngungu

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Disability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesUK Research and InnovationGovernment of the United Kingdom
Mots-clésGovernment (linguistics)Political scienceDisadvantagedEconomic growthHuman rightsSocioeconomic statusPopulationLegislationSociologyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: People with disabilities are a large, disadvantaged minority, comprising approximately 12% of the population. The South African government has ratified international and regional disability treaties but deals with disability rights within general anti-discrimination legislation. There are no specific frameworks to monitor justice for people with disabilities. The study aims to inform further development of disability inclusive mechanisms relating to crises including pandemics. Objectives: This study explored the perceptions of South Africans with disabilities, to understand their experiences during coronavirus disease 2019 (COVID-19), focussing on socioeconomic, well-being and human rights aspects. Method: An online survey tool generated quantitative and qualitative data. Widespread publicity and broad recruitment were achieved through project partners networks. Participants responded via mobile phone and/or online platforms. Results: Nearly 2000 people responded, representing different genders, impairments, races, socio-economic status, education and ages. Findings include: (1) negative economic and emotional impacts, (2) a lack of inclusive and accessible information, (3) reduced access to services, (4) uncertainty about government and non-government agencies' support and (5)exacerbation of pre-existing disadvantages. These findings echo international predictions of COVID-19 disproportionally impacting people with disabilities. Conclusion: The evidence reveals that people with disabilities in South Africa experienced many negative impacts of the pandemic. Strategies to control the virus largely ignored attending to human rights and socioeconomic well-being of this marginalised group. Contribution: The evidence will inform the development of the national monitoring framework, recognised by the South African Government and emphasised by the United Nations as necessary to ensure the realisation of the rights of people with disabilities during future crises including pandemics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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