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Enregistrement W4361223822 · doi:10.21203/rs.3.rs-2635697/v1

Assessment of the socioeconomic impact of COVID-19 in Rwanda: Findings from a country-wide community survey

2023· preprint· en· W4361223822 sur OpenAlexafffund
Annie Uwimana, Liberata Mukamana, Charles Ruranga, Joseph Nzabanita, Regine Mugeni, Aurore Nishimwe, Elias Mutezimana, Laurence Twizeyimana, Odile Bahati, Viviane Akili, Jean Claude Semuto Ngabonziza, Clarisse Musanabaganwa, Gilbert Rukundo, Muhammed Semakula, Marc Twagirumukiza, Stefan Jansen, Emmanuel Masabo, Ignace Kabano, Jolly Rubagiza, Jean Nepo Utumatwishima Abdallah

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensSudbury Regional Hospital
Organismes subventionnairesRwanda Biomedical CentreUniversity of RwandaNational Commission for Science and TechnologyUniversiteit GentInternational Development Research CentreStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésSocioeconomic statusSocioeconomicsPandemicGeographyHousehold incomePopulationPovertyEnvironmental healthEconomic growthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The COVID-19 pandemic disrupted socioeconomic situation worldwide, and particularly in Rwanda which was rebuilding its economy in the aftermath of the 1994 Genocide against the Tutsi. Recent studies documented the macro-level socio-economic pandemic impact but the impact on a household’s daily life has been scarcely documented especially in low-and-middle income countries. This work reports a country-wide longitudinal community survey and describes the interplay between multiple factors to assess the socio-economic impact of COVID-19 on the Rwandan population at micro-level (household). The survey was conducted in Rwanda between December 2021 and March 2022 and data used comprised a total of 26,412 response forms received from around 4400 participants surveyed in 6 recurrent bi-weekly phases. This study revealed that the income of 57.7% of respondents has decreased and 15.5% of respondents received support to overcome the consequences. The univariate analysis results indicate that the decrease in income is more seen for females than males. The other most affected group is of daily laborer or small business (77.1%), people living in urban area (63.7%), retired people (66.4%), and people with primary school education level (62.0%). The multivariable findings highlighted that vulnerable groups: income-poor households with low socio-economic categories and females living in rural regions are among the most impacted in terms of food security, electricity, water and transport. The findings from this research will be used by policy makers to design and implement preventive and responsive measures for future pandemics that should be multifactorial and tailored to transversal parameters like gender and residence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,557
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,032 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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