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Enregistrement W2263720440 · doi:10.1016/j.aogh.2015.12.007

Building Trust: A Critical Component of Global Health

2016· editorial· en· W2263720440 sur OpenAlexaff
Obidimma Ezezika

Notice bibliographique

RevueAnnals of Global Health · 2016
Typeeditorial
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Ontario Institute of TechnologyUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComponent (thermodynamics)BusinessComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trust is a concept that we often take for granted. But as much as it serves as glue for human relationships, trust lies, albeit subtly or sometimes hidden, at the crux of all global health interventions and is critical to their success or failure.1,2 The recent Ebola pandemic in West Africa shows how distrust among the community, public health officials and government institutions can lead to a massive failure in the delivery of health care and response to a disease outbreak. Media articles and commentaries attributed the slow response to the Ebola crisis to a lack of trust on many levelsdin the government, health care systems,3 health care professionals,4 foreign health care providers, and political leaders.5 Generally, there have also been a recent decline of public trust in institutions of government, business, media and NGOs.6-8 A number of factors lead to distrust in public health, including leadership influence, lack of understanding of cultures, existing myths about health, lack of transparency, lack of accountability, and ineffective communication.2 Distrust has been cited also as a major factor in the ongoing polio pandemic.9 Northern Nigeria provides a solid case where the polio vaccination initiative struggled because community concerns and myths about immunization have been allowed to perpetuate. This is attributed to community distrust and ineffective engagement by government health officials, especially with religious leaders

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,395 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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