How many people must die from pandemics before the world learns?
Notice bibliographique
Résumé
Ebola was a Teachable MomentOn December 29, 2015, when many people were preparing to welcome the New Year of the Gregorian calendar, the World Health Organization (WHO) announced its own cause for celebration: Ebola was gone from Guinea and there had not been a single new case worldwide since November (WHO, 2016a).WHO declared the outbreak had ended in January, after 42 days of zero cases.New isolated cases of Ebola have popped up since then, but everyone agrees the worst is behind us.West Africa's Ebola outbreak was the health news story of 2014 and 2015.Identified in March 2014 and declared an emergency in August 2014, the virus spread quickly in a region that had never before experienced it.The result was harrowing.At least 28,646 people contracted the virus, and 11,323 people died (WHO, 2016c).Even worse is how the outbreak eviscerated the health systems and economies of Guinea, Liberia, and Sierra Leonethree of the world's poorest countrieswhose 22 million people will be affected for decades to come.This Ebola outbreak was a scary drama for people everywhere.I still remember the fear in my compatriots' voices who called in to a Canadian Broadcast Corporation radio programme I was chairing.One man expressed his concern about riding Toronto's subway.A woman revealed her apprehension of associating with African-Canadians.Others predicted doom unless every country immediately closed its borders.Of course these fears were never merited, but the greatest Ebola fear seems to be at the cusp of realization: that we will not learn from this Ebola experience and that we will not address the underlying global institutional failures that allowed it to occur in the first place.What a tragedy it would be if we need a far worse pandemic than Ebola, one that kills many
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,018 |
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 ».