Lockdowns and low- and middle-income countries: building a feasible, effective, and ethical COVID-19 response strategy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lockdowns can be an effective pandemic response strategy that can buy much needed time to slow disease transmission and adequately scale up preventative, diagnostic, and treatment capacities. However, the broad restrictive measures typically associated with lockdowns, though effective, also comes at a cost - imposing significant social and economic burdens on individuals and societies, especially for those in low- and middle-income countries (LMICs). Like most high-income countries (HICs), many LMICs initially adopted broad lockdown strategies for COVID-19 in the first wave of the pandemic. While many HICs experiencing subsequent waves have returned to employing lockdown strategies until they can receive the first shipments of COVID-19 vaccine, many LMICs will likely have to wait much longer to get comparable access for their own citizens. In leaving LMICs vulnerable to subsequent waves for a longer period of time without vaccines, there is a risk LMICs will be tempted to re-impose lockdown measures in the meantime. In response to the urgent need for more policy development around the contextual challenges involved in employing such measures, we propose some strategies LMICs could adopt for safe and responsible lockdown entrance/exit or to avoid re-imposing coercive restrictive lockdown measures altogether.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle