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Enregistrement W6910353786 · doi:10.48336/ijywcx9219

The Age-Dependent Value of Life: An Analysis of State Responses to COVID-19 in Ontario’s Long-Term Care Homes from March 2020-December 2020

2023· article· en· W6910353786 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Macrodynamic Analysis (Memorial University of Newfoundland) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationGovernment (linguistics)State (computer science)PopulationValue (mathematics)Status quoDeath toll

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the early waves of the COVID-19 pandemic, Canada saw mass infection among its long-term care (LTC) residents, leading to that vulnerable population dying disproportionately of the virus. Canada’s failed responses to preventing and controlling outbreaks in LTC facilities resulted in the country experiencing the highest death toll among wealthy nations during the first wave. During this time, Canada’s LTC residents accounted for 78.4% of the country’s overall deaths, while the OECD 12-country average was 47.3%. Resident fatalities in Canada were approximately 50% higher than in Spain, Italy, the United States, and the United Kingdom (Akhtar-Danesh et al., 2022, p. 2; Sepulveda et al., 2020, p. 1572). The pattern of mass death among LTC residents persists into the present due to government inaction and repeated mistakes. Notably, the province of Ontario continues to fare poorly, recording a total of 5,044 resident deaths and 13 staff deaths by July 1, 2022, due to COVID-19, and similar conditions to those experienced during the pandemic’s earlier waves (NIA Long-Term Care COVID-19 Tracker, 2022). Throughout the pandemic, outbreaks in Ontario’s facilities saw residents die in deplorable conditions documented by members of the Canadian Armed Forces (CAF) who were deployed to some of the hardest-hit homes during the Spring of 2020. This article is a timely counter to the Ontario government’s responses to COVID-19 in LTC. By analyzing legislation and public documents, it identifies how the state protected corporate LTC interests and the neoliberal status quo in elder care. It uncovers how dominant discourses naturalizing a neoliberal model of care weaponized ageist discourses to justify the mistreatment of LTC residents. It highlights the role of the state in LTC and presents the case of Ontario as a unique example of failed responses.

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)0,005
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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