Pacing Forward in the Face of Fragility: Lessons From African Institutions and Governments' Response to Public Health Emergencies
Notice bibliographique
Résumé
Africa is home to 54 United Nation member states, each possessing a wealth of ethno-cultural, physiographic, and economic diversity. While Africa is credited as having the youngest population in the world, it also exhibits a unique set of "unfortunate realties" ranging from famine and poverty to volatile politics, conflicts, and diseases. These unfortunate realities all converge around social inequalities in health, that are compounded by fragile healthcare systems and a lack of political will by the continent's leaders to improve smart investment and infrastructure planning for the benefit of its people. Noteworthy are the disparities in responsive approaches to crises and emergencies that exist across African governments and institutions. In this context, the present article draws attention to 3 distinct public health emergencies (PHEs) that have occurred in Africa since 2010. We focus on the 2013-2016 Ebola outbreak in Western Africa, the ongoing COVID-19 pandemic which continues to spread throughout the continent, and the destructive locust swarms that ravaged crops across East Africa in 2020. Our aim is to provide an integrated perspective on how governments and institutions handled these PHEs and how scientific and technological innovation, along with educational response played a role in the decision-making process. We conclude by touching on public health policies and strategies to address the development of sustainable health care systems with the potential to improve the health and well-being of the African people.
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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 | 0,019 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,017 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».