Key Considerations: COVID-19 in Informal Urban Settlements (March 2020)
Notice bibliographique
Résumé
This brief sets out key considerations for protecting informal urban settlements from the spread and impacts of COVID-19. There is heightened concern about these settings because of the combination of population density and limited infrastructure. This briefing discusses what is known about vulnerabilities and how to support local action. It can be viewed in conjunction with the Science in Humanitarian Action Platform (SSHAP) briefings on quarantine and social media. This brief was developed for SSHAP by the Institute of Development Studies (IDS) with contributions from the Global Challenges Research Fund (GCRF) Accountability for Informal Urban Equity Hub (ARISE), the Asian Coalition for Housing Rights, the International Institute for Environment and Development (IIED), University College London (UCL) and the UCL/Development Planning Unit (DPU), University of Birmingham, University of Lincoln, University of Manchester, University of Warwick, WEIGO and York University (Canada). It was reviewed by colleagues at Anthrologica, IIED, University of Manchester, UCL/DPU, IFRC and UN-Habitat. The brief is the responsibility of the SSHAP.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,027 |
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 ».