Australian and Canadian financial wellbeing policy landscape during COVID-19: An equity-informed policy scan
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.
Notice bibliographique
Résumé
Background: This targeted and comprehensive policy scan examined how different levels of governments in Australia and Canada responded to the financial crisis brought on by the COVID-19 pandemic. We mapped the types of early policy responses addressing financial strain and promoting financial wellbeing. We also examined their equity considerations. Methods: Through a systematic search, snowballing, and manual search, we identified Canadian and Australian policies at all government levels related to financial strain or financial wellbeing enacted or amended in 2019-2020. Using a deductive-inductive approach, policies were categorized by jurisdiction level, focal areas, and target population groups. Results: In total, 213 and 97 policies in Canada and Australia, respectively, were included. Comparisons between Canadian and Australian policies indicated a more diversified and equity-targeted policy landscape in Canada. In both countries, most policies focused on individual and family finances, followed by housing and employment areas. Conclusions: The policy scan identified gaps and missed opportunities in the early policies related to financial strain and financial wellbeing. While fast, temporary actions addressed individuals' immediate needs, we recommend governments develop a longer-term action plan to tackle the root causes of financial strain and poor financial wellbeing for better health and non-health crisis preparedness. Statement on Ethics and Informed Consent: This research reported in this paper did not require ethical clearance or patient informed consent as the data sources were published policy documents. This study did not involve data collection with humans (or animals), nor any secondary datasets involving data provided by humans (or from animal studies).
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle