The Partnership Prescription: Access to HIV/AIDS-related Medicines and Public—Private Partnerships
Notice bibliographique
Résumé
Globalizing forces, including increasing interconnectivity in trade, finance, technology, communications, and population mobility, have created impacts and challenges for public health that transcend national boundaries. Neither communicable nor noncommunicable diseases can be contained or addressed solely within individual states. Furthermore, poverty-related diseases (HIV/AIDS, tuberculosis, malaria, etc.), have reached epidemic proportions, and have cross-cutting and complex economic, social, and political determinants and impacts. There is a growing awareness that ‘institutions matter’ in devising responses to complex global health issues (Dodgson et al., 2002; Kickbusch, 1997). One of these, enthusiastically recommended as a model for overcoming existing institutional deficiencies, is the creation of global public-private partnerships in health (GPPPs) (Reinecke et al., 2000). A GPPP is a collaborative relationship formed between at least three parties: (1) a corporation or industry association; (2) intergovernmental organizations; and (3) national authorities (Buse and Walt, 2000). Global public-private partnerships are created to develop new products (that is, drugs and vaccines), improve access to products, assist with global coordination mechanisms, strengthen health care services, provide public advocacy and education and for regulatory and quality assurance purposes (Nishtar, 2004). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,006 |
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 ».