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Enregistrement W4408213258 · doi:10.55016/ojs/jcph.v2i1.77909

‘You're just invisible and you don't matter at all’: The structural violence of the COVID-19 Canada Emergency Response Benefit (CERB)

2025· article· en· W4408213258 sur OpenAlexaffabout
Abby Taher, George Payne

Notice bibliographique

RevueJournal of Critical Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Gun violenceHistoryMedicineMedical emergencyVirologyPoison controlSuicide preventionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In March of 2020, the Canadian government introduced the Canadian Emergency Response Benefit (CERB), a taxable income transfer of $2000 CAD a month received by millions of Canadians during the COVID-19 pandemic. We argue that CERB is an example of structural violence because the eligibility requirements excluded many Canadians living in poverty. CERB provided a window into the structure of power in Canada, differentiating those ‘deserving’ of government support (i.e., temporarily unemployed workers) from those who were not. We undertook this qualitative research to document the experiences and perspectives of individuals living in poverty who were ineligible for CERB. An analysis of 28 interviews shows that participants felt their suffering was invisible to policymakers, particularly in relation to unmet basic needs, including food and shelter; stigma and lack of dignity; and the ongoing stress of economic precarity. Participants were unanimous that CERB should become permanent and made available to all in poverty. Although millions of Canadians experienced a temporary form of basic income during a time of crisis, it is unclear how to mobilize that experience to pressure government to provide everyone with a permanent income floor sufficient to meet basic needs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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