Building a better global health security early-warning system post-COVID: The view from Canada
Notice bibliographique
Résumé
In the years following the Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) outbreak in 2002–2003, the World Health Organization (WHO) created a new system for global disease outbreak surveillance. The system relied on timely reporting by nation-states and gave the WHO a leading role in the global response. It also recognized the value of a multiplicity of sources of information, including from open-source media scanning. The post-SARS system faced its most significant task with the outbreak of the COVID-19 pandemic in the People’s Republic of China and its rapid spread in 2020. The WHO architecture for early warning of disease outbreaks arguably failed and gives rise to questions about how the international community can better respond to pandemic threats in future. This article explores the inter-connectedness of Canada’s system for global health surveillance, featuring the work of the Global Public Health Intelligence Network and that of the WHO, and argues that, while Canada has positioned itself as a global leader, much work needs to be done in Canada, and globally, if the concept of collective health security and shared early warning is to be maintained in the future.
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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 | 0,015 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,013 |
| Communication savante | 0,017 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».