A Harm Reduction Approach to the Ethical Management of the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The post-confinement phase of the COVID-19 pandemic will require that governments navigate more complex ethical questions than had occurred in the initial, ‘curve-flattening’ phase, and that will occur when the pandemic is in the past. By looking at the unavoidable harms involved in the confinement and quarantine methods employed during the initial phase of the pandemic, we can develop a harm reduction approach to managing the phase during which society will be gradually reopened in a context of managed risk. The principles that are at the heart of such an approach include a reckoning with all of the harms involved in policy choice, including harms that might be given rise to by policy implementation itself; a focus on the harms to which already vulnerable populations are susceptible; and a strong preference for policies that economize on the use of prohibitions and of coercive state enforcement, and that instead emphasize the agency of citizens in realizing health-promoting behavior change. This framework is applied to a policy proposal that has been discussed in policy circles in a number of countries, that of immunity ‘passports’, and to policies that emphasize the creative use of space and time to achieve physical distancing goals.
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 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 | 0,058 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,090 |
| Communication savante | 0,017 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».