Ebola and Learning Lessons from Moral Failures: Who Cares about Ethics?: Table 1.
Notice bibliographique
Résumé
The exercise of identifying lessons in the aftermath of a major public health emergency is of immense importance for the improvement of global public health emergency preparedness and response. Despite the persistence of the Ebola Virus Disease (EVD) outbreak in West Africa, it seems that the Ebola ‘lessons learned’ exercise is now in full swing. On our assessment, a significant shortcoming plagues recent articulations of lessons learned, particularly among those emerging from organizational reflections. In this article we argue that, despite not being recognized as such, the vast majority of lessons proffered in this literature should be understood as ethical lessons stemming from moral failures, and that any improvements in future global public health emergency preparedness and response are in large part dependent on acknowledging this fact and adjusting priorities, policies and practices accordingly such that they align with values that better ensure these moral failures are not repeated and that new moral failures do not arise. We cannot continue to fiddle at the margins without critically reflecting on our repeated moral failings and committing ourselves to a set of values that engenders an approach to global public health emergencies that embodies a sense of solidarity and global justice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».