WHY AMERICA'S RESPONSE TO THE COVID-19 PANDEMIC FAILED: LESSONS FROM NEW ZEALAND'S SUCCESS
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
Polls show that 48 percent of Americans think the United States has fared no worse in dealing with COVID-19 than most other countries and that COVID-19 posed an essentially impossible test. This article refutes that remarkable misperception. It shows that the U.S. COVID-19 mortality rate for 2020, adjusted for population, was more than twice as high as Canada’s and Germany’s; ten times higher than India’s; 29 times higher than Australia’s; 40 times higher than Japan’s; 59 times higher than South Korea’s, and 207 times higher than New Zealand’s mortality rate. In fact, U.S. performance at the level of South Korea, Australia, New Zealand, or Japan in containing the pandemic would have saved over 300,000 American lives in 2020 alone.\nThis Essay then offers a detailed comparison of the COVID-19 response of the Trump Administration to that of New Zealand, one of the few countries to succeed in virtually eliminating the virus within its borders. While some observers have dismissed New Zealand’s success as an artifact of good luck -- or of its geographic situation as a small, rural, island state -- this Essay offers evidence to suggest that these distinctions are of marginal importance compared to a more crucial distinction: New Zealand’s response followed the now-familiar pandemic containment “playbook” to the letter while the Trump Administration departed from that playbook at every turn. The weight of the evidence thus strongly suggests that the tragic disparity between America’s COVID-19 performance and New Zealand’s is primarily due -- not to geography or happenstance – but to a stark contrast of messaging, policy and implementation in the pandemic response strategy adopted by New Zealand’s Prime Minister Jacinda Ardern compared to that of President Trump. Leadership matters.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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