Covid-19 Awareness, Preparedness, and Impact on the Most Vulnerable Groups among the Rohingya Community in Cox's Bazar
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization (WHO) declared the Coronavirus outbreak a global pandemic on March \n11, 2020 (1), resulting in nationwide quarantines and national emergencies. Bangladesh was no exception, \nand in late March 2020, the government implemented a phased nationwide lockdown, officially \nacknowledging the presence of Covid-19 in the Rohingya camps of Cox's Bazar on May 14, 2020 (2). \nBangladesh hosts the largest forcibly displaced population in the world in Cox’s Bazar district with \n855,000 Rohingyas from Myanmar (2). A majority reside in Ukhiya and Teknaf sub-districts in 34 camps, \nalong an estimated 548,000 Bangladeshis who are one of the poorest population groups in the country \nwith 33% living below the poverty line (2). The Covid-19 pandemic poses a range of governance, \ndemographic, environmental, and policy-related challenges an already fragile context. \nTo prevent Covid-19 in Bangladesh and mitigate its impacts, long-term transformative and inclusive \ninterventions that are also sustainable are required, particularly in the context of humanitarian crises. To \nsupport this notion and to explore Covid-19 awareness, preparedness, and impact on the most vulnerable \ngroups (MVGs) among the Rohingya Community in Cox's Bazar, BRAC James P Grant School of Public \nHealth (BRAC JPGSPH), BRAC University is leading this participatory action research project funded by \nthe International Development Research Centre (IDRC), Canada (3) and is working with the \nimplementation partner - Centre for Peace and Justice, BRAC University. The aim of this project is to \nprovide critical evidence to support policies and interventions to mitigate the adverse impacts of \nCovid-19 on the MVGs in the Rohingya community.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 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 découle