Rethinking and strengthening the Global Health Diplomacy through triangulated nexus between policy makers, scientists and the community in light of COVID-19 global crisis
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic is considerably the biggest global health challenge of this modern era. Spreading across all regions of the world, this corona virus disease has disrupted even some of the most advanced economies and healthcare systems. With an increasing global death toll and no near end in sight, questions on the efficacy of global response mechanisms, including the role and relevancy of global health institutions, have emerged. Using a reflexive content analytic approach, this study sheds light on some of these questions, underscoring the disconnect between science, policymaking, and society. Global health funding approaches; politicization of the pandemic, including political blame gaming; mistrust of government and other institutions; and a lack of robust accountability measures are some of the pandemic response obstacles. However, COVID-19 has also presented an opportunity for a collaboration that may potentially solidify global solidarity. A pandemic response built on strategic global health diplomacy, vaccine diplomacy, and science diplomacy can spur both political and economic benefits, advancing development, health security, and justice. The virus thrives and flourishes in face of political divisions and lack of cooperation. While the current global crisis has exacerbated the existing social injustices in societies, national unity and global solidarity is essential to winning the fight against the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,149 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,062 |
| Communication savante | 0,038 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».