Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 and Bangladesh analyzes the aftermath of the COVID-19 pandemic and features the socioeconomic fallouts for disadvantaged communities in Bangladesh, their coping mechanisms, and implications for the country’s development ambitions. The contributors to the book examine the immediate impact of economic adversities, which rapidly translated into health, employment, education, and other socioeconomic problems. They show that the pandemic has disproportionately impacted the communities that were traditionally left behind and created a new group of people that are “pushed behind”. Structured in four sections, the book examines impact and adjustment in the areas of employment, income, and expenditure and health, education, and the Sustainable Development Goals (SDGs) and offers policy perspectives. The empirical analysis and policy conclusions presented in the chapters are based on official secondary data, household-level primary surveys, focus-group discussions, key informant interviews, and reviews of public policy documents. The policy conclusions and outlook presented in the book can be instructive for other low-middle income, or graduating least developed countries (LDC). A unique contribution to the current debate on the diverse implications of the COVID-19 pandemic, this book will be of interest to policymakers and academics studying health and society in Asia and other countries of the Global South.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,338 | 0,036 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».