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Enregistrement W4387521941 · doi:10.61093/sec.7(3).21-47.2023

Social protection programmes in mitigating the socio-economic impacts of the Covid-19 pandemic: a comparative study of Ghana, Kenya, and South Africa

2023· article· en· W4387521941 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSocioEconomic Challenges · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicPovertyEconomic growthUnemploymentQuarantineDevelopment economicsVulnerability (computing)Political scienceTerminologyContent analysisSocioeconomicsGeographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologySocial scienceEconomicsMedicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 has become one of the most significant global health crises in history, with a wide range of socio-economic consequences due to the measures taken to stop the spread of the virus. The socio-economic implications of the quarantine caused by COVID-19 have affected all continents. The purpose of the article is to analyze the socio-economic consequences of the quarantine due to the COVID-19 pandemic in Ghana, Kenya and the Republic of South Africa, as well as to examine the critical social protection policy measures taken by the governments of these countries to reduce the vulnerability associated with pandemic prevention measures. This study used content analysis, which allows for the identification of recurring themes, ideas and terminology in the studied database. Directive documents on social protection programs during the pandemic, scientific publications, and reports of international institutions and organizations served as the source of primary information. Based on the content analysis results, 40 documents were selected that met the inclusion criteria: 14 works from Ghana, 13 from Kenya, and 14 from the Republic of South Africa. To investigate the effects of the lockdown caused by COVID-19, content analysis was chosen to identify recurring themes, ideas and terminology in qualitative data collection. A systematic review shows that lockdown measures implemented by the governments of Ghana, Kenya and the Republic of South Africa to mitigate the spread of COVID-19 have led to increased poverty and inequality, lost incomes, worsening food insecurity and increased unemployment. Content analysis found that the impact of COVID-19 differs significantly for men and women, with women experiencing more excellent destructive effects compared to men. The COVID-19 pandemic has harmed rural residents, with poverty rates rising at higher rates and their well-being declining compared to local residents. To respond to the socio-economic consequences of the quarantine due to COVID-19, the countries studied continued existing or introduced new social protection programs to support their citizens. These include cash transfers, food transfers, utility subsidies and fee waivers, community service programs, tax credits, and unemployment benefits. These welfare programs had different parameters consisting of benefits, rights and beneficiaries. Although this study cannot determine the impact of social programs, future studies will be able to assess their impact and effectiveness on beneficiaries.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,196
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,146 · 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