Academic activism on behalf of children during the COVID-19 pandemic in Israel; beyond public health advocacy
Notice bibliographique
Résumé
Among the challenges presented by the SARS-CoV2 pandemic are those related to balancing societal priorities with averting threats to population health. In this exceptional context a group of Israeli physicians and public health scholars (multidisciplinary academic group on children and coronavirus [MACC]) coalesced, examining the role of children in viral transmission and assessing the necessity and consequences of restricted in-class education. Combining critical appraisal and analytical skills with public health experience, MACC advocated for safe and monitored school re-opening, stressing the importance of education as a determinant of health, continuously weighing this stance against evolving COVID-19-risk data. MACC's activities included offering research-based advice to government agencies including Ministries of Health, Finance, and Education. In a setting where government bodies were faced with providing practical solutions to both decreasing disease transmission and maintaining society's vital activities, and various advisors presented decision-makers with disparate views, MACC contributed epidemiological, clinical and health policy expertise to the debate regarding school closure as a pandemic control measure, and adaptations required for safe re-opening. In this paper, we describe the evolution, activities, policy inputs and media profile of MACC, and discuss the role of academics in advocacy and activism in the midst of an unprecedented public health crisis. A general lesson learned is that academics, based on the rigor of their scientific work and their perceived objectivity, can and should be mobilized to pursue and promote policies based on shared societal values as well as empiric data, even when considerable uncertainty exists about the appropriate course of action. Mechanisms should be in place to open channels to multidisciplinary academic groups and bring their input to bear on decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».