Les répercussions de la COVID-19 : Les mères réfugiées ou nouvellement établies au Canada – Rapport final
Bibliographic record
Abstract
De plus en plus d’études tendent à démontrer que la pandémie de COVID-19 a des répercussions inégales sur la santé, le bien-être et les finances des différents types de familles. Or, les nouveaux arrivants et les réfugiés, qui sont souvent confrontés à des situations difficiles, semblent être particulièrement vulnérables au moment de s’établir au pays pour y bâtir une nouvelle vie. Au printemps 2021, l’Institut Vanier de la famille s’est associé au Mothers Matter Centre afin d’étudier les répercussions de la pandémie sur les mères réfugiées ou nouvellement établies au pays qui étaient inscrites aux programmes offerts par le Centre, dans le cadre du sondage « Les répercussions de la COVID-19 : Les mères réfugiées ou nouvellement établies au Canada ». Le Mothers Matter Centre est un organisme national sans but lucratif qui propose des programmes de soutien aux mères isolées sur le plan social et socioéconomiquement vulnérables, ainsi qu’à leur famille. Les conclusions du sondage – réalisé du 13 avril au 13 mai 2021, dont les données ont été analysées par l’Association d’études canadiennes – donnent un aperçu des répercussions de la pandémie sur la santé et le bien-être, sur le travail et les finances des ménages, ainsi que sur les relations des mères inscrites aux programmes HIPPY (Home Instruction for Parents of Preschool Youngsters – Enseignement à domicile pour les parents d’enfants d’âge préscolaire), SMART (Supporting Mothers and Raising Toddlers – Soutien aux mères et à l’éducation des enfants en bas âge) et BTL (Bond to Literacy – Lien vers l’alphabétisation) du Mothers Matter Centre.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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".