Identification of emerging harms due to COVID-19 outbreak: a qualitative study in Iran
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although COVID-19 has altered various harms and exacerbated the prevalence of some of them, this period has also set the stage for the emergence of new harms. The present study aims to identify the emerging harms resulting from the COVID-19 outbreak in Iran. METHODS: The study was conducted using a qualitative content analysis approach through semi-structured interviews with 21 experts and professors knowledgeable about social harms and COVID-19 consequences who were selected through purposive and theoretical sampling. Data analysis was carried out using the Graneheim and Lundman's method in MAXQDA-2018 software. Guba and Lincoln's criteria were used to trustworthiness of results. RESULTS: The results showed that the COVID-19 pandemic led to a range of issues and problems at various levels of society that were not considered social harms before the pandemic, given their prevalence and impact. After analyzing the data, four main categories and fourteen subcategories were identified. The main categories were social fatigue, ineffective education system, formation of a digital lifestyle, and formation of a new understanding and meaning of death and life. CONCLUSION: The COVID-19 crisis has intensified existing social harms and introduced new ones, rendering previous mitigation strategies ineffective. Designing novel policies and guidelines is crucial to address these evolving challenges and reduce the adverse societal impacts of the pandemic.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».