Ebola Again Shows the International Health Regulations Are Broken
Notice bibliographique
Résumé
Epidemics are among the greatest threats to humanity, and the International Health Regulations are the world's key legal instrument for addressing this threat. Since their revision in 2005, the IHR have faced two big tests: the 2009 H1N1 influenza pandemic and the 2014 Ebola epidemic in West Africa. Both exposed major shortcomings of the IHR, and both offered profound lessons for the future. The objective of this Article is twofold. First, we seek to compare the lessons learned from H1N1 and Ebola for reforming the IHR in order to test the hypothesis that they are similar. Second, we seek to examine the barriers to implementing these lessons and to identify strategies for overcoming those barriers. We find that the lessons from H1N1 and Ebola are indeed similar, and that opportunities to act on lessons from H1N1 were woefully missed. We identify many political barriers to global collective action and implementation of lessons for the IHR. On that basis, we describe strategies to overcome these barriers, which will hopefully be deployed now to reform the IHR before the policy window following Ebola closes, and before the inevitable next epidemic comes. The emerging threat of the Zika virus underscores that we have no time to waste.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».