Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,011 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».