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Enregistrement W4410334208 · doi:10.1016/j.ijdrr.2025.105565

COVID-19 and urban poor communities in Metro Manila: Social vulnerability and the ‘pasaway’

2025· article· en· W4410334208 sur OpenAlexaff
Pauline Eadie, Nymia Pimentel Simbulan, Yvonne Su, Chester Yacub

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Disaster Risk Reduction · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesUniversity of Nottingham
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Vulnerability (computing)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Social vulnerabilityGeographyPandemicEnvironmental healthEnvironmental planningSocioeconomicsVirologySociologyMedicineOutbreakComputer securityComputer scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the impact of the Philippine government’s response to COVID-19 on urban poor communities in Metro Manila. The central government's response to COVID-19 was militarised and this left many socially vulnerable urban poor families with a dilemma. They faced either violating quarantine regulations and risking arrest in the pursuit of their livelihood or starving at home. Quarantine violators were cast in the role of ‘ pasaway ’ or ‘undeserving poor’ by President Duterte. Drawing on evidence from 38 interviews with community leaders, non-governmental organisations (NGOs) staff members and public servants, we argue that those most in need of social protection during the COVID-19 response were often the least likely to get it. We examine how local government agencies, NGOs, and those living in the communities worked towards meeting material needs and countered some of the effects of the militarisation of the pandemic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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