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Record W7019156490

Évaluation des impacts des mesures annoncées par le gouvernement du Québec durant la pandémie mondiale de la COVID-19

2021· other· fr· W7019156490 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Context (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cet essai est d’évaluer les impacts des mesures sanitaires mises en place par le gouvernement du Québec dans différents secteurs économiques (la restauration et l’hôtellerie, les affaires, le commerce de détail, les arts et la culture, l’éducation, la santé et le résidentiel) pour freiner les conséquences liées à la COVID-19 dans une perspective de développement durable. Avec l’arrivée de la maladie à coronavirus 2019, et à la suite des recommandations de l’Organisation mondiale de la Santé ainsi que de la santé publique nationale, le gouvernement du Québec a mis en place des mesures sanitaires qui perturbent l’économie, la société et l’environnement de la province. Cet essai se concentre donc sur quatre mesures sanitaires implantées par les gouvernements internationaux, fédéral et provincial, soit la fermeture des commerces non essentiels, des établissements scolaires et d’autres institutions, la distanciation sociale, l’obligation du port d’un couvre-visage et l’interdiction des rassemblements. L’outil d’analyse multicritère basé sur les objectifs de développement durable de l’Organisation des Nations Unies créé pour cette étude a démontré des résultats spécifiques et globaux. Pour la dimension économique, le port du couvre-visage est un dispositif qui est bénéfique pour relancer l’économie du Québec. A contrario, l’interdiction des rassemblements est la mesure la moins durable. Pour la dimension sociale, le port du couvre-visage est la mesure la plus durable parmi les quatre énoncées. Et ce, même si elle n’est pas totalement bénéfique puisque la compréhension de la parole apporte plus de difficulté aux jeunes. À l’inverse, la fermeture des commerces non essentiels, des établissements scolaires et d’autres institutions est la mesure la moins bénéfique dans un contexte de durabilité. Pour la dimension environnementale, la mesure sanitaire mise en place par le gouvernement du Québec étant considérée comme la plus durable est la distanciation sociale, alors que la moins durable est l’interdiction des rassemblements. Globalement, en ne tenant pas compte des dimensions, le port du couvre-visage est la mesure qui se distingue favorablement dans une perspective de durabilité, contrairement à la fermeture des commerces non essentiels, des établissements scolaires et d’autres institutions. Des recommandations à court et à long terme sont mentionnées dans cet essai pour permettre au gouvernement du Québec de mettre en place, lors d’une crise sanitaire, des mesures promouvant la durabilité. Parmi les propositions, il y a la distanciation physique « dynamique », l’augmentation de la réserve d’équipements médicaux pour le personnel de la santé, l’installation de bacs de récupérations pour les masques chirurgicaux et la promotion des recherches pour la conception de masques compostables. L’une des limites de cet essai est le fait qu’elle se concentre sur quatre mesures. Il serait donc intéressant de poursuivre l’étude sur les autres mesures mises en place par le gouvernement du Québec dans une perspective de durabilité, comme le couvre-feu et la fermeture des frontières régionales.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.092
Threshold uncertainty score0.186

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.229 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2021
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