Policy responses to COVID-19: A reassessment
Notice bibliographique
Résumé
Description: Universities and colleges (hereafter “postsecondary institutions”) across the world have adopted a broad range of policy responses to manage the COVID-19 crisis. While national, provincial, and local public health regulations have set the frame to formulate, develop, and implement these responses, these have differed among postsecondary institutions within the same countries and even among localities. However, the how, who, and why of a decision-making process that led to similarities and differences in COVID-19 policies, especially concerning medical mandates, has not been documented or appraised, even when the policy decisions have dramatically, and differentially, affected the lives of millions in the academy and beyond – students, staff, faculty, and their families. We will conduct a scoping review of the documentary evidence on the decision-making process concerning COVID-19 policy in Canadian postsecondary institutions, with an emphasis on decisions concerning medical mandates. Following Arksey and O’Malley’s seminal framework, enhanced by the team-based approach of Levac and colleagues, we aim to describe, summarize, and disseminate the evidence on our object of study, as well as identify gaps in the literature that can inform the direction of future research and policy. Review questions: 1. What is known from the existing literature about the decision-making process in Canadian postsecondary institutions concerning COVID-19 policy? 2. What can be gleaned from other sources of evidence – grey literature and university messaging – about the dynamics of the decision-making process in Canadian postsecondary institutions concerning COVID-19 policy, especially medical mandates?
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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 | 0,066 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,027 |
| Communication savante | 0,027 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».