The Economic Impact of Pandemics on Individuals, Families and Communities
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.
Notice bibliographique
Résumé
The Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has dramatically changed systems, routines, practices, and beliefs. This pandemic will have a number of adverse outcomes which will continue to be felt for years to come. Understanding the economic impact on individuals, families, businesses, and communities is essential for developing strategies that reduce long-term negative outcomes. However, we are unaware of any evidence synthesis describing the range of economic or financial impacts associated with pandemics. In this paper, we analyze data from a large scoping review of previous pandemics to identify the various economic and financial impacts of global disease outbreaks on families, businesses, and economic systems. We found that individuals and families around the world experienced a reduction or loss of income associated with losing their job or having to work fewer hours, which increased their psychological stress. At the same time, the pandemic has negatively affected the financial outcomes of small and medium-sized businesses due to reduced economy activity, disruptions in the supply chain, and weakened infrastructure. We examine these findings in the light of two topics. First, we discuss how vulnerable and minority communities experience the various financial and economic impacts of global outbreaks to a greater degree compared to the general public. We also discuss the concepts of flexibility and resilience in order to understand how businesses respond to the changes brought forth by the pandemic.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle