Heterogeneous impacts of and vulnerabilities to the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has impacted all sectors of society, with effects that have been acutely experienced at the local, national, regional, and global levels. This study examined the heterogeneous impacts of and vulnerability to COVID-19 for promoting urban sustainability and resilience. We performed a scoping review on the basis of the relevant literature from the Web of Science and PubMed, and a national survey conducted among a total of 5,376 participants in early 2020. The survey adopted a repeated cross-sectional design to study changes in residents’ risk perception of COVID-19 across the three stages (21–23 January, 27–28 February, and 24–27 March), using a snowball sampling method to recruit 2,144, 2,021, and 1,211 participants, respectively. This study revealed that the spatial, social, economic, and health impacts of COVID-19 have not been distributed evenly among populations, with specific individuals and communities more vulnerable than others. Among the determinants of these inequalities are socioeconomic status, housing arrangements, and working requirements, which influence the extent to which people can safely adhere to stay-at-home and social distancing policies and how they perceive risks. Additionally, racial/ethnic minorities face differing risks, in part because of socioeconomic factors but also because some groups experience higher shares of comorbidities. Moreover, overall, these risk factors are the healthcare systems meant to shield individuals and communities from pandemic impacts, which, however, have become increasingly taxed due to the sudden influx of patients and the resultant shortages of resources – including crucial personal protective equipment to minimize interpersonal transmission. Understanding the heterogeneous impacts of and vulnerability to COVID-19 could inform the design of environmentally sustainable and socially resilient cities, making them better equipped to encounter future epidemics. This study would help us identify more effective and equitable solutions to the ongoing challenges of the pandemic, promoting sustainability and resilience at multiple societal levels.
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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 | 0,012 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».