Managing pandemics as super wicked problems: lessons from, and for, COVID-19 and the climate crisis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract COVID-19 has caused 100s of millions of infections and millions of deaths worldwide, overwhelming health and economic capacities in many countries and at multiple scales. The immediacy and magnitude of this crisis has resulted in government officials, practitioners and applied scholars turning to reflexive learning exercises to generate insights for managing the reverberating effects of this disease as well as the next inevitable pandemic. We contribute to both tasks by assessing COVID-19 as a “super wicked” problem denoted by four features we originally formulated to describe the climate crisis: time is running out, no central authority, those causing the problem also want to solve it, and policies irrationally discount the future (Levin et al. in Playing it forward: path dependency, progressive incrementalism, and the “super wicked” problem of global climate change, 2007; Levin et al. in Playing it forward: Path dependency, progressive incrementalism, and the "super wicked" problem of global climate change, 2009; Levin et al. in Policy Sci 45(2):123–152, 2012). Doing so leads us to identify three overarching imperatives critical for pandemic management. First, similar to requirements to address the climate crisis, policy makers must establish and maintaindurablepolicy objectives. Second, in contrast to climate, management responses must always allow for swiftchangesin policy settings and calibrations given rapid and evolving knowledge about a particular disease’s epidemiology. Third, analogous to, but with swifter effects than climate, wide-ranging global efforts, if well designed, will dramatically reduce domestic costs and resource requirements by curbing the spread of the disease and/or fostering relevant knowledge for managing containment and eradication. Accomplishing these tasks requires building the analytic capacity for engaging in reflexive anticipatory policy design exercises aimed at maintaining, or building, life-saving thermostatic institutions at the global and domestic levels.
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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 | 0,016 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,020 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».