Testing “the science”: A comparative analysis of COVID-19 testing policy across four Canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
Following the COVID-19 pandemic, scholarship has focused on the intersection of politics and scientific evidence in the development, distribution and uptake of vaccines; border closures; and interventions such as public space closures or masking. But there is a significant gap in the examination of the political choices which informed how discrete jurisdictions chose to undertake and support COVID-19 testing. Using a qualitative, multiple-case study nested in a larger comparative, mixed-method explanatory case study, this research addresses this gap in the literature through a qualitative analysis based on 103 key stakeholder interviews to inform the narrative of testing strategy across four Canadian provinces. Despite the perception that testing is a largely “scientific” process relatively insulated from political choices and pressures, this study shows that jurisdictions had to address an array of variables, often specific to their region, which strongly influenced policy choices in this area. Testing policy, rather than a simple and straightforward clinical exercise, is a highly complex and nuanced process that must take into account a wide variety of non-clinical variables. • Non-scientific factors were important in implementing testing policy. • Testing policy differed across Canada because testing serves multiple purposes. • All provinces responded creatively to health human resource challenges. • Equity became a key consideration for all provinces in testing policy.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».