A review of COVID-19: Implications for Canadian cities to enhance well-being and resilience
Notice bibliographique
Résumé
Among the many detrimental impacts of COVID-19 is diminished well-being. The dimensions of well-being extend beyond a person or household because well-being also pertains to interconnections with society. Canadian cities have been especially hard hit by the pandemic and sustained the brunt of the fallout, but they will recover. The pandemic has heightened awareness of the need for improved urban planning and design for citizen well-being. This paper presents a scoping literature review (2020–1) to portray the impacts and learnings of COVID-19 on cities. The review discusses the impacts the pandemic has had on health and well-being and highlights, for example, the unique vulnerabilities of younger age groups. The findings from the literature review discuss how cities, centres of growth and vibrancy, can improve well-being and resilience. The areas of improvement are categorised in terms of buildings, transport and mobility, green spaces and open areas, and new and expanded digital technologies and artificial intelligence (AI). Then, the recommendations outline proactive governance strategies such as making well-being a strategic priority, meaningful and inclusive citizen engagement and multisectoral collaboration, agile governance and leveraging best practices. The innovations and responsive approaches demonstrated by cities during the pandemic can be redeployed post-pandemic via partnerships to develop sustainable and resilient recovery plans.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».