Unpacking the reported impacts of COVID-19 in rural contexts: evidence from two rural municipalities in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic, which has been primarily analysed within urban contexts, has revealed a significant gap in understanding its ramifications within rural areas. This study aims to address this gap by drawing upon the principles of Resilience Theory to shed light on the repercussions of the pandemic in rural contexts, thereby highlighting an overlooked aspect. This research employs a qualitative paradigm grounded in primary data collected from two rural municipalities, Matatiele and Winnie Madikizela Mandela Local Municipalities, in South Africa’s Eastern Cape Province. The primary data is derived from 11 focus group interviews involving essential stakeholders and 13 individual interviews that were purposefully selected. The study unravels a spectrum of adverse impacts from the COVID-19 pandemic across the two municipalities by thematically transcribing and coding audio records of interviews and focus groups using NVivo, employing inductive and deductive coding approaches. These impacts include employment loss, bereavement, food insecurity, and an upsurge in reported cases of gender-based violence. The pandemic’s ripples extend to cultural practices, education, and community well-being, as evidenced by the waning participation in cultural traditions, declining interest in education among school-goers, and a surge in substance abuse and criminal activities like stock theft. In light of these findings, the study advocates for customised pandemic responses in rural areas underpinned by the Resilience Theory framework. This entails endorsing enhanced healthcare infrastructure, fostering community-driven surveillance, promoting diversified livelihood strategies, and bolstering local governance structures. As the study expands our understanding, it concurrently underscores the significance of further exploration. The proposed avenue of research lies in examining how collaborative efforts among rural-based institutions can augment community resilience against the dual challenges of pandemics and disasters. Through this lens, the study emphasises the imperative of building adaptive capacity within rural communities, emphasising their ability to navigate uncertainties and emerge stronger in adversity.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».