Early Impact of the COVID-19 Pandemic\non Household Finances in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
La pandémie de maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) a fait son apparition au début de mars 2020, le chômage ayant atteint des niveaux sans précédent en avril 2020. Les auteurs tracent un premier portrait des répercussions de la pandémie sur la situation financière des ménages du Québec, l'une des provinces les plus durement touchées par la COVID-19 quant au nombre de cas et au taux de chômage. Ils tentent également d'expliquer en quoi les programmes gouvernementaux de prestations d'urgence ont pu aider les ménages à surmonter leurs difficultés au cours de la phase initiale de la pandémie. Enfin, les auteurs s'appuient sur les données relatives aux attentes qu'ils tirent de leur sondage pour illustrer ce à quoi les ménages peuvent s'attendre pour le reste de 2020. Abstract: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic surged in early March 2020, with unemployment reaching historic levels in April 2020. This study paints an early portrait of the pandemic's impact on the finances of households in Quebec, one of the hardest-hit provinces in terms of COVID-19 cases as well as unemployment levels. The article also provides an understanding of how government emergency benefit programs may have helped households get by during the early period of the pandemic. Finally, we draw on expectations data collected in a survey of 3,009 respondents living in Quebec to illustrate what house holds can expect for the rest of 2020.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».