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Enregistrement W4321353148 · doi:10.34172/ijhpm.2023.7111

How Did Governments Address the Needs of People With Disabilities During the COVID-19 Pandemic? An Analysis of 14 Countries’ Policies Based on the UN Convention on the Rights of Persons With Disabilities

2023· article· en· W4321353148 sur OpenAlexafffund
Keiko Shikako‐Thomas, Raphael Lencucha, Matthew Hunt, Sébastien Jodoin, Mayada Elsabbagh, Anne Hudon, Derrick L. Cogburn, Ananya Chandra, Anna Gignac-Eddy, Nilani Ananthamoorthy, Rachel Martens

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Policy and Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesRéseau Provincial de Recherche en Adaptation-RéadaptationCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésContext (archaeology)Human rightsConventionPolitical sciencePandemicInclusion (mineral)Economic growthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public relationsSociologyMedicineLawEconomicsGeographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with disabilities have experienced heightened social risks in the context of the pandemic, resulting in higher rates of infection and mortality. They have also borne elevated burdens associated with public health measures. The United Nations Convention on the Rights of Persons with Disabilities (UNCRPD) obliges its 184 state parties to eliminate discrimination and ensure equality and inclusion for persons with disabilities, including protection and safety in situations of emergency. It remains unclear to what extent national COVID-19 policies have aligned with these commitments under the UNCRPD. Our objective in this exploratory study was to assess alignment between the UNCRPD indicators and COVID-19 policies from 14 countries with the goal of informing policy development that is inclusive of persons with disabilities and responsive to rights under the UNCRPD. METHODS: We identified COVID-19 policy documents from 14 purposively selected countries. Country selection considered diversity based on geographic regions and national income levels, with restriction to those countries that had ratified the UNCRPD and had English or French as an official language. We used a computational text mining approach and developed a complex multilevel dictionary or categorization model based on the UNCRPD Bridging the Gap indicators proposed by the Office of the High Commissioner on Human Rights (OHCHR). This dictionary was used to assess the extent to which indicators across the entirety of the UNCRPD were represented in the selected policies. We analyzed frequency of associations with UNCRPD, as well as conducting 'key word in context' analyses to identify themes. RESULTS: We identified 764 COVID-19 national policy documents from the period of January 2020 to June 2021. When analyzed in relation to the Articles of the UNCRPD, the most frequently identified were Articles 11 (risk and humanitarian emergencies), 23 (home and family), 24 (education), and 19 (community living). Six countries produced 27 policies that were specifically focused on disability. Common themes within these documents included continuation of services, intersectionality and equity, and disability considerations in regulations and public health measures. CONCLUSION: Analyzing country policies in light of the UNCRPD offers important insights about how these policies do and do not align with states' commitments. As new policies are developed and existing ones revised, more comprehensive approaches to addressing the rights of persons with disabilities are urgently needed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,326 · 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.

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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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