Public health restrictions, directives, and measures in Arctic countries in the first year of the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Beginning January of 2020, COVID-19 cases detected in Arctic countries triggered government policy responses to stop transmission and limit caseloads beneath levels that would overwhelm existing healthcare systems. This review details the various restrictions, health mandates, and transmission mitigation strategies imposed by governments in eight Arctic countries (the United States, Canada, Greenland, Norway, Finland, Sweden, Iceland, and Russia) during the first year of the COVID-19 pandemic, through 31 January 2021s31 January 2021. We highlight formal protocols and informal initiatives adopted by local communities in each country, beyond what was mandated by regional or national governments. This review documents travel restrictions, communications, testing strategies, and use of health technology to track and monitor COVID-19 cases. We provide geographical and sociocultural background and draw on local media and communications to contextualise the impact of COVID-19 emergence and prevention measures in Indigenous communities in the Arctic. Countries saw varied case rates associated with local protocols, governance, and population. Still, almost all regions maintained low COVID-19 case rates until November of 2020. This review was produced as part of an international collaboration to identify community-driven, evidence-based promising practices and recommendations to inform pan-Arctic collaboration and decision making in public health during global emergencies.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».