Managing Borders During Public Health Emergencies of International Concern: A Proposed Typology of Cross-border Health Measures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundThe near universal adoption of cross-border health measures during the COVID-19 pandemic worldwide has prompted significant debate about their effectiveness and compliance with international law. The number of measures used, and the range of measures applied, have far exceeded previous public health emergencies of international concern. However, efforts to advance research, policy and practice to support their effective use has been hindered by a lack of clear and consistent definition. ResultsBased on a review of existing datasets for cross-border health measures, such as the Oxford Coronavirus Government Response Tracker and World Health Organization Public Health and Social Measures, along with analysis of secondary and grey literature, we propose six categories to define measures more clearly and consistently – type of movement (travel and trade), policy goal, level of jurisdiction, use by public versus private sector, stage of journey, and degree of restrictiveness. These categories are then be brought together into a proposed typology that can support research with generalizable findings and comparative analyses across jurisdictions. The typology facilitates evidence-informed decision-making which takes account of policy complexity including trade-offs and externalities. Finally, the typology can support efforts to strengthen coordinated global responses to outbreaks and inform future efforts to revise the WHO International Health Regulations (2005). ConclusionsThe widespread use of cross-border health measures during the COVID-19 pandemic has prompted significant reflection on available evidence, previous practice and existing legal frameworks. The typology put forth in this paper aims to provide a starting point for strengthening research, policy and practice.
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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 | 0,014 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».