“They wanted to, but they just couldn’t get there”: GBA + implementation and gaps during the COVID-19 pandemic in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To improve understanding of the barriers and enablers to implementing gender and intersectional analysis during the COVID-19 pandemic in Canada. METHODS: We conducted a policy document analysis (n = 70) of equity-focused policies of the Canadian government published between March 2020 and August 2023. This analysis was complemented with 16 semi-structured key informant interviews with federal policy actors and leadership of civil society organizations. RESULTS: Pandemic policy documents demonstrated multiple commitments to address pandemic related inequities, with key informants describing collaborative approaches to implementing these policies, but also limits in terms of the urgent and diffused nature of pandemic response. Implementation gaps related to accessible information, health services and vaccinations were noted and attributed to a reliance on civil society actors who lacked sufficient and sustainable resources, and the behaviors of priority populations whose capacity to comply was limited by the same inequities the policies sought to address. CONCLUSION: The Canadian federal government made concerted efforts to address the needs of a range of priority populations and equity issue areas within its pandemic response, with mixed results. Having a pre-established framework to guide implementation and related relationships overcame some of the urgency challenges related with pandemic response. However, implementation gaps reflected preexisting inequities shaped by broader economic, social and political systems which were infrequently addressed in pandemic policies. There is a need for greater understanding of policy implementation gaps during emergency and crisis response.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».