Law enforcement and public health collaborations and partnerships in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Though not high profile, collaborations and partnerships between law enforcement agencies (LEAs) and public health organizations do exist across Africa. Law enforcement and public health (LEPH) partnerships have been common, but not necessarily optimum, in responses to epidemics such as sexually transmissible infections, tuberculosis, and malaria, and pandemics such as HIV/AIDS and COVID-19. There are some such collaborations in responses to gender-based violence (GBV), particular socio-economic problems and challenges, counter-insurgency and terrorism (when it happens within civilian spaces), to address issues of rape, disease and death. Leadership in development of such approaches comes from a wide range: local and national governments, law enforcement agents, CSOs, regional economic bodies and United Nations agencies. They have also a wide range of success and sustainability. There are examples of excellent collaboration in partnerships with long histories and experience of working together, especially among those that have established common goals aimed at local, national and global health outcomes. However, antagonisms also exist between civil society organizations (CSOs) and LEAs, with CSOs placing blame on law enforcement agents for harms caused, and with LEAs perceiving CSOs as enemies of the state because of their work with and advocacy for the rights of culturally or politically taboo or sensitive matters, such as sex work or homosexuality. Not uncommonly, partnerships have not been formed; or where they have formed but have failed to achieve consensus and joint results, have collapsed. Much more needs to be done at all levels to achieve effective, humane and sustained joined-up responses to difficult public health issues in the African context. 
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».