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Enregistrement W4387013810 · doi:10.61473/001c.70437

The South African government’s COVID-19 response: protecting lives and livelihoods

2022· article· en· W4387013810 sur OpenAlexaboutno aff
Mark Blecher, Jonatan Davén, Gesine Meyer‐Rath, Sheetal Silal, Konstantin Makrelov, Marle van Niekerk

Notice bibliographique

RevueSouth African Health Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodRevenueGovernment (linguistics)BusinessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Quarter (Canadian coin)Economic growthDevelopment economicsEconomicsGeographyAgricultureFinanceMedicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter brings together aspects of the impact of COVID-19 on lives and livelihoods in South Africa. As at 15 August 2021, the epidemic is reported to have led to 77 141 deaths and been associated with 229 850 excess deaths. At the same time, the national economy has been severely affected with Gross Domestic Product decline of 7% in 2020/21, job losses exceeding 2 million, and sharp reductions in national revenue. The chapter takes a case study approach to provide an overview of the Government’s budgetary support to the health and income protection responses as well as the modelling that informed these. It also reviews some of the carry-through implications of the economic down-turn on public finances, including health budgets. The authors draw primarily on their experiences and subsequent reflection, with particular focus on the period 1 March 2021 to 28 February 2022. The budget provision for the health response to COVID-19 exceeded R20 billion, which was achieved through additional allocations and reprioritisation. Income protection measures exceeded R100 billion. However, suboptimal attention was given to how prolonged lockdowns would affect businesses, jobs, livelihoods and the economy over the medium and long term, with job losses initially exceeding 2.2 million and 1.4 million by the first quarter of 2021. As these effects fed through to public finances, growth and tax revenue declined substantially, resulting in reductions in virtually all government budgets. Over the 2021 Medium-term Expenditure Framework period, the economic effects of the epidemic and stringent lockdown measures have resulted in the reduction of provincial health budget projections by as much as R76 billion. The chapter emphasises the need to consider both lives and livelihoods in pandemic decision-making, ideally bringing together various dimensions of epidemiological and economic modelling in a multi-criteria decision framework.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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