“And Then COVID-19 Happened”: Impacts of the Pandemic on Hazard and Disaster Researchers
Notice bibliographique
Résumé
There is a limited but growing body of literature on the impacts of the COVID-19 pandemic on academic faculty, scholars, and researchers in the US and around the world. In this article, we present findings of a US-based study conceived in 2020 at the onset of COVID-19. In it, we focus on ways in which the pandemic has affected the professional and personal lives of hazard and disaster researchers from the social sciences, public health, engineering, and other fields who started to examine social dimensions of COVID-19 at the beginning of the pandemic. Data are drawn from a systematic, qualitative, longitudinal study in which we gathered data at two points in time across approximately 18 months between the summer of 2020 and spring of 2022. Thirty interviewees in the first phase of the study and 18 interviewees in the second phase shared their experiences navigating the challenges of conducting pandemic-related research while themselves working in the pandemic environment. Through their rich narratives, study participants provided a range of perspectives. With respect to their professional lives, they described issues associated with social isolation, working from home, using digital platforms to conduct research and business, and shifts to online teaching, among other things. At a personal level, they discussed challenges of childcare and caregiving, as well as living in a generally stressful environment. We conclude by offering a number of suggestions for policy-makers and decision-makers to consider in the event of future events such as COVID-19.
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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 | 0,024 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,026 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».