Sámi community perspectives on the COVID-19 pandemic: a mixed methods case study in Arctic Sweden
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic posed a grave threat not only to Indigenous people's health and well-being, but also to Indigenous communities and societies. This applies also to the Indigenous peoples of the Arctic, where unintentional effects of public health actions to mitigate the spread of virus may have long-lasting effects on vulnerable communities. This study aim was to identify and describe Sámi perspectives on how the Sámi society in Sweden was specifically affected by the pandemic and associated public health actions during 2020-2021. A mixed-method qualitative case study approach was employed, including a media scoping review and stakeholder interviews. The media scoping review included 93 articles, published online or in print, from January 2020 to 1 September 2021, in Swedish or Norwegian, regarding the pandemic-related impacts on Sámi society in Sweden. The review informed a purposeful selection of 15 stakeholder qualitative interviews. Thematic analysis of the articles and interview transcripts generated five subthemes and two main themes: "weathering the storm" and "stressing Sámi culture and society". These reflect social dynamics which highlight stressors towards, and resilience within, the Sámi society during the pandemic. The results may be useful when evaluating and developing public health crisis response plans concerning or affecting the Sámi society in Sweden.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».