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Enregistrement W4362480352 · doi:10.18103/mra.v11i3.3585

Conservative Ideologies in Canada and the United States Predict Poorer Pandemic Outcomes

2023· article· en· W4362480352 sur OpenAlexaboutno aff
Robert Sinclair, Jeffrey S. Melton

Notice bibliographique

RevueMedical Research Archives · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyDemographyPandemicMortality ratePopulationPoliticsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Presidential systemMedicinePolitical scienceDemographic economicsPolitical economyLawSociologyEconomicsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: We conducted studies in two Western, individualistic countries, Canada and the United States, to assess the impact of political ideology on governmental policies (e.g., implementation of mask mandates) and individual conduct (e.g., getting vaccinated) in response to the COVID19 pandemic, as well as infection and death rates. We argue that conservative political ideology is associated with poorer handling of COVID-19. Methods (Study 1): The relationship between whether or not a conservative majority held power in Canadian provinces and territories and COVID-19 infection and death rates in nursing homes and the general population, business insolvencies, implementation of mask mandates or travel bans, allowed religious gathering sizes, anti-mask and anti-lockdown protests, and vaccination rates was examined. Results (Study 1): Infection and death rates in conservative provinces were higher and rose faster. Conservative provinces had higher infection and death rates in nursing homes, had more business insolvencies, took longer to introduce mask mandates and dropped them sooner, allowed larger religious gatherings, and took longer to introduce interprovincial travel bans (or had none). Residents of conservative provinces were more likely to engage in anti-mask and anti-lockdown protests, and less likely to have been vaccinated. Methods (Study 2): Study 2 examined similar variables in the United States as a function of the percentage of states’ votes for Donald Trump (the more conservative candidate) in the 2020 U.S. Presidential election. Results (Study 2): Infection and death rates were higher in conservative states (those with a higher percentage of Trump voters) than more liberal states (those with a lower percentage of Trump voters). Conservative states also were less likely to mandate masks or did so later, were less likely to close businesses or issue stay at home orders, reopened schools for in-person learning sooner, and had lower vaccination rates; all of these differences were related to infection and death rates. Conclusion: Our data suggest that conservative governments have had poorer responses to the pandemic than more liberal governments, and conservative individuals have lower vaccination rates than their more liberal counterparts, resulting in higher infection and death rates. Public health measures such as vaccinations and masking are essential for controlling infectious diseases, but their success depends fundamentally on the social behavior of governments and individuals.

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)0,003
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2023
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