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Enregistrement W4396665163 · doi:10.25071/4kad1b25

Learning from COVID equity measures to increase community resilience: Case study of a rural local public health unit

2024· article· en· W4396665163 sur OpenAlex
Amanda Mongeon, Walter Humeniuk, Kerry Schubert-Mackey, Leith Deacon

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicPublic healthEquity (law)Community resilienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Psychological resilienceHealth equityUnit (ring theory)Agency (philosophy)Local communityEconomic growthResilience (materials science)BusinessEnvironmental healthPolitical scienceMedicineInfectious disease (medical specialty)DiseaseSociologyEconomicsPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the COVID-19 pandemic, certain populations were more likely to be infected, become ill, and suffer worse outcomes than others. Additionally, the response measures put in place to prevent viral spread had disproportionately negative impacts on certain groups of people compared to others. Local public health has a role in not only mitigating the infectious disease impacts but also those related to equity. This paper describes multi-sectoral initiatives led by a local public health agency in the district of Timiskaming, Ontario, Canada to address inequities tied to the pandemic. The authors reflect on this experience to identify opportunities for rural community actors, including local public health, to build community resilience and reduce the impact of future emergencies.

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,286
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,221 · 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