Stepping into the Void: Lessons Learned from Civil Society Organizations during COVID-19 in Rio de Janeiro
Notice bibliographique
Résumé
Brazil experienced some of the highest rates of COVID-19 globally. This was complicated by the fact that 35 million of its citizens have limited access to water, a primary resource necessary to stem the spread of infectious diseases. In many cases, civil society organizations (CSOs) stepped into this void left by responsible authorities. This paper explores how CSOs in Rio de Janeiro helped populations struggling with access to water, sanitation, and hygiene (WASH) during the pandemic, and what coping strategies are transferable to similar contexts. In-depth interviews (n = 15) were conducted with CSO representatives in the metropolitan region of Rio de Janeiro. Thematic analysis of the interviews revealed that COVID-19 exacerbated pre-existing social inequities among vulnerable populations, undermining their ability to protect their health. CSOs provided emergency relief aid but faced the counterproductive actions of public authorities who promoted a narrative that diminished the risks of COVID-19 and the importance of non-pharmacological interventions. CSOs fought this narrative by promoting sensitization among vulnerable populations and partnering with other stakeholders in networks of solidarity, playing a vital role in the distribution of health-promoting services. These strategies are transferrable to other contexts where state narratives oppose public health understandings, particularly for extremely vulnerable populations.
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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 | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».