Assessment of the socioeconomic impact of COVID-19 in Rwanda: Findings from a country-wide community survey
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».