MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3126172375 · doi:10.1016/s2542-5196(20)30291-6

COVID-19 and the collapse of global trade: building an effective public health response

2021· review· en· W3126172375 sur OpenAlexaff
Pepita Barlow, May CI van Schalkwyk, Martin McKee, Ron Labonté, David Stückler

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Planetary Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPandemicRecessionGlobalizationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessPublic healthEconomicsInternational tradeDevelopment economicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The scale of the COVID-19 pandemic is a consequence of international trade and globalisation, with the virus spreading along established trade and travel routes. However, the pandemic also affects international trade through reductions in both supply and demand. In this Viewpoint we describe the many implications for health and propose ways to mitigate them. Problems include reduced access to medical supplies (in particular, personal protective equipment and tests), budgetary shortfalls as a result of reduced tariffs and taxes, and a general decline in economic activity-leading, in many cases, to recessions, threats to social safety nets, and to increased precariousness of income, employment, and food security. However, in exceptional cases, the pandemic has also brought some transient benefits, including to the environment. Looking ahead, there will be great pressure to further liberalise rules on trade to encourage economic recovery, but it is essential that trade policy be informed by its many consequences for health to ensure that the benefits are maximised and threats are minimised through active identification and mitigation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations118
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Planetary HealthMême sujetGlobal Public Health Policies and EpidemiologyTravaux en français237 207