Newcomer perceptions of COVID-19 countermeasures in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Newcomers to Canada have been disproportionally affected by COVID-19, with higher rates of infection and severity of illness. Determinants of higher rates may relate to social and structural inequities that impact newcomers' capacity to follow countermeasures. Our aim was to describe and document factors shaping newcomers' acceptance of COVID-19 countermeasures. Semi-structured qualitative interviews were conducted with individuals living in Canada for <5 years. Participants were asked to discuss their pandemic experiences, and perceptions and acceptance of measures. Five themes were identified: (i) belief in the necessity and efficacy of countermeasures; (ii) negative impact of measures on health/wellbeing; (iii) existing barriers to newcomer settlement exacerbated by pandemic measures; (iv) countermeasure adherence related to immigration status and (v) past experiences shaping countermeasure acceptance. Government should continue to provide messaging regarding the importance of measures for individual and population heath and continue to demonstrate a commitment to the interests of citizens. Importantly, newcomer trust in government should not be taken for granted, as this trust is critical for the acceptance of government interventions now and moving forward. It will be important to ensure that newcomers are given support to overcome challenges to settlement that were intensified during the pandemic.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».