Zarządzanie kryzysem zdrowotnym w pierwszym półroczu pandemii COVID-19. Analiza porównawcza na podstawie opinii ekspertów z wybranych krajów
Notice bibliographique
Résumé
Public governance of the health crisis in the first six months of the global COVID-19 pandemic. Comparative analysis based on the opinions of experts from selected countries From among the numerous analyses of the health crisis caused by the COVID-19 pandemic, the authors looked for those that would enable assessment of institutional solutions. They put forward the thesis that good institutions (with appropriate regulations, means and expert support) constitute an essential resource enabling fast, accurate, and effective measures in terms of protection and therapy. The authors turned to experts from other countries with whom they have been cooperating for many years in the field of public health and used their competences in the field to answer questions about public governance in the first six months of the pandemic outbreak (January to June 2020) when lockdowns were widely implemented and then gradually lifted. Particularly significant for the assessment of health crisis management, the experts chose countries that are diverse in terms of: state of decentralization, social structure, and resources available, as well as healthcare organization and political tradition in dispute resolution. Reports from Italy, the Netherlands, United Kingdom, Norway, Germany, the Czech Republic, Ukraine, and Canada (with focus on Ontario) – attached as an appendix – were supplemented with direct consultations. The comparative analysis of the obtained information and the exchange of opinions are the subject of this article. In the comparative analysis, we also refer to Polish activities and solutions. The Polish perspective of public management signifies a concern for the neglected area of public health. This article is enriched with the authors’ reflections and generally formulated recommendations.
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 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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,013 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».