Stronger together: a new pandemic agenda for South Asia
Notice bibliographique
Résumé
The global increase in COVID-19 cases in 2021 has primarily been due to an uncontrolled surge in South Asia. It is estimated that by 1 September 2021, approximately 1.4 million in South Asians will die due to COVID-19 alone.1 The total number of excess deaths will be much higher—including non-COVID causes, as health systems are on the brink of collapse.2 With 33.4% of South Asians being extremely poor3 and the large-scale loss of livelihood being reported, the region faces a potentially catastrophic future for the ongoing decade.4 However, countries in South Asia continue to remain divisive. This differs from other geographic ‘blocs’ that frequently cooperate on mutual interest issues.5 Tensions in South Asia are shaped by complex domestic, bilateral, intra-regional and international geopolitical factors, despite the region’s obvious geographic, economic and cultural interdependence. A key lesson from the current pandemic is that countries need to share lessons and actively coordinate, complement and supplement each other’s public health responses, especially between neighbours. We present a pragmatic ‘Stronger Together’ agenda (table 1) on critical areas of concern for political, social, medical and public health leaders in South Asia to consider and build on. View this table: Table 1 Key recommendations of a new ‘Stronger Together’ pandemic agenda for South Asia The uncontrolled spread of COVID-19 in many parts of South Asia implies that newer variants will continue to emerge. Some variants will inherently display increased transmissibility, infectivity and vaccine/antigenic escape capability, making it difficult for us to track and intelligently act on them.6 Rapidly scaling up capacity for genomics and rolling out …
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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 | 0,023 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,011 |
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 ».