IANPHI and National Public Health Institutes
Notice bibliographique
Résumé
More than one hundred countries around the world have established national public health institutes (NPHIs) to coordinate and lead their public health systems. Some NPHIs, such as the US Centers for Disease Control and Prevention (CDC), South African National Institute for Communicable Diseases (NICD), Brazilian Oswaldo Cruz Foundation (FIOCRUZ), and Chinese Center for Disease Control and Prevention, have developed over time. Others, such as the Public Health Agency of Canada (PHAC), emanated in response to more recent global public health threats like severe acute respiratory syndrome (SARS). NPHI functionalities range from combatting primarily infectious diseases to comprehensive mandates to lead national efforts for prevention and control of both infectious and noncommunicable disease threats. The International Association of National Public Health Institutes (IANPHI), envisioned in 2001 and chartered in 2006, serves to link and catalyze the capacity of NPHIs around the world through a robust international professional and scientific network. IANPHI works closely with the World Health Organization (WHO) through a formal partnership agreement. The Bill & Melinda Gates Foundation, the Rockefeller Foundation, member dues and peer assistance, bilateral cooperative agreements, and private-sector partnerships support its activities. IANPHI’s members encompass more than five billion people across six continents. IANPHI is the only organization whose mission is to strengthen national public health institutes. To do this, IANPHI’s work focuses on (a) supporting a robust scientific community of NPHI directors through an annual meeting, a listserv, and collaborative activities; (b) developing and distributing guidelines and tools that strengthen NPHIs’ abilities to conduct and evaluate public health programs and efforts, including the IANPHI NPHI development framework, the Staged Development Tool, NPHI-to-NPHI evaluation guidance, and a best practices series; and (c) investing in projects designed to create NPHIs and strengthen public health systems in low-resource countries. IANPHI helps NPHIs by advocating for strong and well-supported NPHIs and providing timely information and insights for public health programs and actions.
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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 | 0,033 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,018 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,171 | 0,041 |
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 ».