The Impact of the COVID-19 Pandemic on Canadians Who Are Blind, Deafblind, or Have Low Vision
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Canadian Council of the Blind (CCB) conducted a survey of Canadians who are blind, deafblind, or have low vision, from June 10 to July 24, 2022, to determine what effect the COVID-19 pandemic had had on this community. The results of this study were compared with those of an almost identical survey conducted in April 2020, at the height of the pandemic. Methods: The 2022 COVID-19 survey comprised 72 questions and was conducted using the SurveyMonkey platform. The survey, conducted in June and July 2022, was given in English only and distributed by email to the CCB member mailing list, as well as the mailing lists of other vision stakeholder organizations across Canada. Results: Responses were received from 572 respondents from all Canadian provinces and one territory. Discussion: Overall, people living with vision loss felt they were doing better than they were at the start of the pandemic. People were traveling outside of their homes. Stress levels were lower, as were the feelings of loneliness and being overwhelmed. However, a significant number of people with vision loss were still experiencing pandemic-related stress and loss of well-being. Although people living with vision loss were coping much better in 2022, it is still important to recognize that a significant number of people are still living with the negative effects of the pandemic. Implications for Practitioners: Practitioners need to be aware that a large number of people are still living with feelings of loneliness and isolation, and they may lack connections to family, friends, or caregivers. It is essential that practitioners connect as often as possible with these clients.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».