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Enregistrement W6884654376 · doi:10.11575/prism/40648

Learning from the Pandemic: Alberta’s Need for a Comprehensive & Inclusive Long COVID Plan

2022· other· en· W6884654376 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicWork (physics)Plan (archaeology)Immigration2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Mental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On March 11, 2020, the World Health Organization (WHO) declared the COVID-19 outbreak a global pandemic (World Health Organization 2020). Two years later, we are seeing a new phenomenon: long COVID. An individual is diagnosed with long COVID if they have various symptoms including but not limited to loss of taste or smell, shortness of breath or a lingering cough, and mental health concerns for eight weeks post acquiring COVID-19 (Park Integrative Health 2021). As many as 118,894 to 362,629 Albertans will experience long COVID (Alberta 2022b; Smith 2022). However, some groups were disproportionately affected by COVID-19, and subsequently long COVID. Immigrants are one such group due to poor work conditions, not knowing their rights as workers and language barriers. Alberta lacks a long COVID strategy that provides financial, social, and legal protections for those experiencing long COVID. Most importantly, Alberta needs a long COVID strategy that is inclusive in that it meets the needs of underserved populations such as immigrants. This strategy must have input from policy makers as well as epistemic communities. As well, data acquisition, specifically when it comes to race-based data needs to be in the forefront of this strategy. Alberta can model its program after other jurisdictions, notably the United Kingdom, that have strategies in place. The strategy should be informed by the efforts by various members of Alberta’s epistemic community including but not limited to Healing Centred Cooperative’s music and breathwork program. The pandemic brought with it restrictions, changes, and even loss. Nevertheless, there was a silver lining in the pandemic. We can use what we learned to improve rehabilitation services for Albertans, especially those underserved like immigrants, in the long term.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0180,009
Communication savante0,0140,008
Science ouverte0,0080,017
Intégrité de la recherche0,0240,030
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,004

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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