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Enregistrement W4280530135 · doi:10.3389/fpubh.2022.789527

The Evolution of Vigilance and Its Atrophy Preceding the COVID-19 Global Pandemic

2022· article· en· W4280530135 sur OpenAlexaffabout
Theodore J. Witek, Robert Schwartz

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVigilance (psychology)PandemicPreparednessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)OutbreakPublic healthPolitical scienceMedicineDevelopment economicsPsychologyDiseaseVirologyPathologyInfectious disease (medical specialty)LawEconomicsCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Recent infectious outbreaks preceding the COVID-19 crisis resulted in the evolution of vigilance for preparedness against the next pandemic. This vigilance was maintained to varying degrees in different jurisdictions. Objective: To evaluate the evolution of vigilance following previous epidemics and pandemics and the subsequent atrophy of vigilance prior to the COVID-19 global pandemic. Methods: We evaluated documentation discussing US, Canada, and South Korea from March 2002 to October 2021. Our policy search strategy was rooted in academic literature, government documents and media reports. Results: In the US, there were examples of atrophy of vigilance; however, there was clear understanding of pandemic readiness actions that were simply not executed amongst political chaos. In Canada, political mishaps were less evident at the time the pandemic unfolded. Nevertheless, atrophy was evident with erosion in preparedness programs following SARS. South Korea appeared least subjected to atrophy of vigilance. The more recent MERS outbreak prompted evolution of sustained vigilance and compliance with basic public health measures such as mask wearing. Recommendations: Policy options need to be explored and instituted that increase protection of preparedness programs through institutional safeguards and accountability measure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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