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Enregistrement W3137826267 · doi:10.3390/ijerph18063270

Contextualizing Risk Perception and Trust in the Community-Based Response to Ebola Virus Disease in Liberia

2021· article· en· W3137826267 sur OpenAlexafffund
S. Harris Ali, Kathryn Wells, Jarrett Robert Rose

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésEbola virusDiseasePerceptionRisk perceptionMedicineEnvironmental healthVirologyPsychologyNeuroscienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2014–15 Ebola Virus Disease (EVD) outbreaks in Western Africa became widespread in primarily three countries, Guinea, Liberia, and Sierra Leone. Unlike all previous outbreaks in Central and East Africa, which were confined to rural areas, the virus spread rapidly through West Africa as a result of transmission through high-density urban centres coupled with the effects of public distrust in outbreak response teams and local government officials. Objective: In this study, we examine the EVD epidemic in Liberia, the first country to implement a community-based response that led to changes in the trajectory of the epidemic. The focus on the role of community-based initiatives in outbreak response is often neglected in conventional epidemiological accounts. In this light, we consider the manner in which community-based strategies enabled a more effective response based on the establishment of better trust relations and an enhanced understanding of the risks that EVD posed for the community. Methodology: We conducted qualitative research in five distinct communities in Liberia three years after the outbreaks subsided. Data collection procedures consisted of semi-structured interviews and focus group discussions with residents. Results: We found that the implementation of a community-based response, which included the participation of Ebola survivors and local leaders, helped curb and ultimately end the EVD epidemic in Liberia. As community members became more directly involved in the EVD response, the level of trust between citizens, local officials, and non-governmental organization response teams increased. In turn, this led to greater acceptance in abiding to safety protocols, greater receptiveness to risk information, and changes in mobility patterns—all of which played a significant role in turning the tide of the epidemic.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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