‘They came with cholera when they were tired of killing us with bullets’: Community perceptions of the 2010 origin of Haiti’s cholera epidemic
Notice bibliographique
Résumé
In 2010 following a catastrophic earthquake, Haiti saw the beginning of what would become the world's largest cholera epidemic. Nepalese United Nations peacekeepers were later implicated as the source of cholera. Our research examines Haitian community beliefs and perceptions, six-and-a-half years after the outbreak began, regarding the origin of Haiti's cholera outbreak. A narrative capture tool was used to record micronarratives of Haitian participants surrounding ten United Nations bases across Haiti. Seventy-seven micronarratives focused on cholera were selected for qualitative analysis from a larger dataset. Three themes emerged: who introduced cholera to Haiti, how cholera was introduced to Haiti, and preventative measures against cholera. With varying levels of confidence, the origins of the epidemic were conceptualised as directly resulting from the actions of the United Nations and Nepalese peacekeepers, exhibiting a distrust of foreign intervention in Haiti and frustration with inadequate water and sanitation infrastructure that facilitated widespread transmission of cholera. This study reinforces the need for additional transparent communication from the UN to address ongoing misconceptions surrounding the cholera outbreak, action to clean water and sanitation practices in Haiti, and for the voices of Haitian citizens to be heard and included in reforming foreign aid delivery in the country.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».