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Enregistrement W4389731501 · doi:10.3389/fsoc.2023.1189235

“if we don’t regroup, hunger will kill us…”: a qualitative study on measures of physical distancing during covid-19 among internally displaced persons in Burkina Faso

2023· article· en· W4389731501 sur OpenAlexafffund
Kadidiatou Kadio, Antarou Ly, Adidjata Ouédraogo, Mohamed Ali Ag Ahmed, Sanni Yaya, Marie‐Pierre Gagnon

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sociology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDistancingTerrorismContext (archaeology)AppropriationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceInternally displaced personCriminologyPandemicHumanitarian crisisRefugeeDevelopment economicsSociologyGeographyMedicineLawDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study contributes to the body of knowledge on IDPs in the context of security crisis related to terrorism. Very little research has been done on covid-19 amongst IDPs in Africa and this is one of the first studies in Burkina Faso. Our diversified sample allowed us to consider the discourses of humanitarian actors working with IDPs, but also the discourses of IDPs in a context of aggravated health and security crisis. The challenges encountered by IDPs in implementing physical distancing and the coping strategies have been documented. It showed some possible solutions that decision-makers could use in order to facilitate the appropriation of this measure by IDPs. This is a contribution to the field of applied human and social science research They will help to anticipate solutions in the event of a resurgence of covid-19 cases. In the current context, where the spread of the disease seems to be under control, concerted action should now be taken in the event of the detection of a case of covid-19 in the various IDP sites.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,350 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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