La COVID-19 chez les personnes noires au Canada : un examen de la porté
Notice bibliographique
Résumé
Introduction La pandémie de COVID-19 a exacerbé les iniquités partout dans le monde. Selon les travaux de recherche menés au Canada, les populations noires ont été démesurément exposées à la COVID-19 et ont donc risqué davantage que les autres groupes ethnoraciaux d’être infectées et hospitalisées. L’examen de la portée dont fait état cet article visait à établir la nature et l’envergure des travaux de recherche récents sur la COVID‑19 chez les personnes noires au Canada. Méthodologie Suivant un cadre méthodologique d’examen de la portée en cinq étapes, nous avons effectué une exploration systématique de sept bases de données et en avons extrait les études portant sur les effets de la pandémie de COVID-19 sur les personnes noires au Canada publiées jusqu’en mai 2023. Des 457 articles relevés, 124 doublons et 279 publications additionnelles ont été exclus à la suite de l’analyse des titres et des résumés. Des 54 articles restants, 39 ont été exclus à la suite de l’analyse de leur contenu et 2 articles ont été ajoutés à partir des références fournies dans les articles inclus. Au total, 17 articles ont donc fait l’objet de notre examen de la portée. Résultats Les taux d’infection par le virus de la COVID-19 ont été plus élevés et les taux de dépistage et de vaccination plus faibles au sein de la population canadienne noire que dans les autres groupes de population, en raison d’expériences antérieures à la COVID-19 en matière de racisme institutionnel et structurel, d’iniquités en santé et d’une méfiance à l’égard des professionnels de la santé, qui ont accentué les problèmes d’accès aux soins. La désinformation à propos de la COVID-19 a aussi exacerbé les problèmes de santé mentale au sein de la population noire du Canada. Conclusion Selon nos constatations, il serait nécessaire de corriger les iniquités sociales que vit la population canadienne noire, en particulier celles liées aux inégalités d’accès à l’emploi et aux soins de santé. La collecte de données raciales en ce qui concerne la COVID-19 pourrait contribuer à la formulation de politiques de lutte contre la discrimination raciale en matière d’accès aux soins de santé, de logement de qualité et d’emploi ainsi qu’en matière de correction des iniquités et d’amélioration de la santé et du bienêtre des personnes noires au Canada.
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 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 | 0,021 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».