Exploring the Differential Impact of COVID-19 on the Greater Toronto Area: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
As a large urban centre, the Greater Toronto Area (GTA) quickly faced the impact of COVID-19. Certain GTA communities referred to as hotspots suffered the most with greater disease transmission and confirmed cases. This literature review explores the differential impact of COVID-19 on GTA communities with regards to hotspot geography, sociodemographic and socioeconomic factors, minority groups, government action, and vaccine distribution. Geographical mapping of COVID-19 hotspots within the GTA revealed an unequal disease burden. These hotspots included individuals of vulnerable sociodemographic groups and lower socioeconomic status. COVID-19's impact on specific minority groups shows that pre-pandemic inequities have been exacerbated. The Canadian government and its municipalities showed a lack of preparation when handling COVID-19. Likewise, inequitable vaccine distribution was noticed in hotspots. Current literature lacks standardization of case count data across the GTA regions, lacks information on multiple sociodemographic factors, and focuses primarily on the City of Toronto. This review established that the inequal burden of COVID-19 demonstrates the ongoing inequities throughout social structures. To effectively control this pandemic, policymakers should use this information to implement equitable changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».