Intersecting challenges and ways forward: The impact of the COVID-19 pandemic on an urban First Nations community in Southern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has had wide-ranging impacts on communities worldwide, with Indigenous communities in southern Ontario, Canada, being no exception. Partnering with Aamjiwnaang First Nation, we explored the multifaceted impacts of the pandemic and learnings for the future. This study utilized semi-structured interviews with the community's pandemic committee and other front line essential services (N = 12) to explore the nuanced dimensions of the pandemic's effects. Data were analysed using a template approach to codebook thematic analysis to examine various aspects of the pandemic response. Five main themes were identified, including: (i) Wellbeing and mental health, (ii) Work-life balance, (iii) Community and social factors, (iv) Organizational dynamics, and (v) Lessons learned and future planning. Our findings unveiled a multifaceted spectrum of challenges, encompassing socioeconomic, psychological, and organizational aspects, which the First Nations community encountered amidst the pandemic. Despite these challenges, the commitment to community adaptation and collaboration highlighted the resilience cultivated through strong Indigenous leadership, trusting partnerships, and transparent communication, contributing to an effective response. This research stresses the need for future pandemic preparedness efforts to prioritize Indigenous leadership and address the social and cultural determinants of Indigenous health. Additionally, to effectively address future environmental and health emergencies, there is a pressing need to adopt an all-hazards approach and develop comprehensive, yet adaptable plans tailored to meet the diverse needs of communities.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».