Déploiement du vaccin : Impact socio-économique sur l’obtention de l’immunité contre la COVID-19
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de COVID-19 est sans aucun doute la plus grande crise sanitaire des temps modernes. Avec presque 933,785 infections et 22,676 morts au Canada [1], il est de la plus haute importance de distribuer rapidement des vaccins approuvés aux populations les plus touchées. Tragiquement, ces populations sont principalement des Canadiens racialisés et à faible revenu. Cependant, Ottawa n'a actuellement aucun plan pour aider ces personnes à surmonter les obstacles à l'accès aux soins de santé, y compris l'accès au vaccin COVID-19. Des subventions pour le transport, la perte de salaire, ainsi que plus d'information sur le vaccin (engagement du publique) sont nécessaires pour la vaccination des familles à faible revenu au Canada. Pendant cette pandémie, les gens le plus touchées par le virus au Canada sont des familles a fiable revenu et des personnes racialisées. Par exemple en Ontario entre Janvier 2020 et Juin 2020, les quartiers connaissant des niveaux élevés de pauvreté affichent deux fois plus de taux d'infection au COVID-19 que les communautés à revenu élevé. De plus, les personnes infectées provenant de quartiers à faible revenu ont connu plus de complications graves à la suite de l'infection [2]. Les raisons sous-jacentes potentielles à cela pourraient être dues à une exposition accrue au virus, ainsi qu'à un risque plus élevé de conditions préexistantes dans ces populations [3]. Malheureusement, ces divisions entre les classes qui se traduisent par de moins bons résultats de santé dans les communautés à faible revenu existaient bien avant la pandémie de COVID-19. Les barrières financières qui entraînent une mauvaise qualité des aliments, des environnements de logement insalubres et une augmentation des niveaux de stress global contribuent actuellement aux comorbidités signalées de pauvreté (hypertension, diabète, maladies cardiovasculaires, et maladies respiratoires chroniques) [3]. Ces conditions mentionnées ci-dessus placent cependant les personnes ayant une faible statistique socio-économique à un risque élevé de complications graves du COVID-19.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".