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Enregistrement W7132916174

Hidden risks: Navigating structural barriers during COVID-19 pandemic lockdowns in the Greater Toronto Area

2024· dissertation· W7132916174 sur OpenAlexaboutno aff
Erica Kilius

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisReflexivityIntersectionalityPandemicMental healthImmigrationPublic healthUpstream (networking)Photovoice
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic exposed and exacerbated the many structural inequalities embedded in Canadian society. It is critical to understand how Canadians experienced the early COVID-19 pandemic and its associated public health strategies around risk mitigation (such as lockdowns), to assess how structural drivers of health may lead to the replication and embodiment of health inequalities. This dissertation uses an anthropological lens to investigate the upstream forces that shape risk and potential health outcomes during the COVID-19 pandemic in three populations most affected by pandemic lockdowns. The first paper of this dissertation used reflexive thematic analysis to explore the economic and occupational experiences of racialized and/or immigrant people in Peel Region, Ontario throughout 2020 – 2021. Job loss led to a layering of risks for many participants, best examined through a biocultural risk focusing model. Results also demonstrated the unique situation of Peel Region, and thus highlighted the need for unique, additional supports for the region during lockdowns. The second paper of this dissertation used reflexive thematic analysis to explore the experiences of racialized young adults (aged 18 – 29) in Peel Region throughout 2020 - 2021. Lockdowns placed many participants’ lives into a period of stasis, with resultant mental health effects. Rather than mental health supports, participants instead sought and benefitted from the support of their families. Intersectionality frameworks highlighted the unique risks faced by racialized young adults with intersecting, marginalized identities in this study. The third and final paper of this dissertation used an evolutionary lens to examine the upstream forces that shape risk perception in University of Toronto students from 2021 – 2022. Mixed-methods analysis demonstrated that increased perceived vulnerability to disease was associated with students’ perceiving campus situations as unsafe; furthermore, thematic analysis noted a shifting attitude towards public health protocols as the pandemic lockdowns continued. The COVID-19 pandemic is still unfolding; thus, its long-term effects on people’s health and well-being have yet to be elucidated. It is only through the understanding of these structural drivers that we can reduce or mitigate harm within our society.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0240,007
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,392 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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