The Need for a Multiple Accounts Cost-Benefit Analysis of COVID-19 Response Measures in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
By reviewing pre-existing academic literature, research, and data (both international and domestic), this report examines information from a variety of sources to contextualize the threat of COVID-19 against the negative consequences of COVID-19 non-pharmaceutical intervention (NPI) response measures. The qualitative and quantitative data in this report highlights costs associated with COVID-19 response measures relative to the threat of COVID-19 and has been collected to inform a Multiple Accounts Cost-Benefit Analysis (CBA). This report emphasizes the costs associated with NPIs as they relate to physical and mental health, as well as human rights and economic concerns. Overall, a review of available evidence did find a relationship between COVID-19 NPI response measure implementation and negative outcomes. In fact, it remains unclear if NPIs are proportionate or even effective against the risk posed by COVID-19. How NPIs might be optimized (i.e., to reduce the negative effects of their implementation) remains unclear as mild to severe NPI implementation can yield similar outcomes. Following the above analysis, this report provides recommendations to the Government of BC to ensure that COVID-19 response measures are optimized and proposes that a Multiple Accounts CBA of NPI implementation be completed.
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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 | 0,050 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».