Under the spotlight: understanding the role of the Chief Medical Officer in a pandemic
Notice bibliographique
Résumé
As the COVID-19 pandemic took hold in 2020, Chief Medical Officers (CMOs) entered the public spotlight like never before. Amidst this increased visibility, the role is deeply contested. Much of the disagreement concerns whether CMOs should act independently of the government: while some argue CMOs should act as independent voices who work to shape government policy to protect public health, others stress that CMOs are civil servants whose job is to support the government. The scope and diversity of debates about the CMO role can be explained by its inherently contradictory nature, which requires incumbents to balance their commitments as physicians with their mandates as civil servants who advise and speak on the government's behalf. The long-haul COVID-19 pandemic has further tested the CMO role and has shone light on its varying remits and expectations across different jurisdictions, institutions and contexts. It is perhaps unsurprising, then, that calls to amend the CMO role have emerged in some jurisdictions during the pandemic. However, any discussions about changing the CMO role need a stronger understanding of how different institutional and individual approaches impact what incumbents feel able to do, say and achieve. Based on an ongoing comparative analysis of the position across five countries with Westminster-style political systems, we provide an overview of the CMO role, explain its prominence in a pandemic, examine some debates surrounding the role and discuss a few unanswered empirical questions before describing our ongoing study in greater detail.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,044 |
| Communication savante | 0,013 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| 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 ».