Advanced vaccinology training globally: Update and impact of the COVID-19 crisis
Notice bibliographique
Résumé
The rapid development of innovations and new technologies, the focus on the life-course approach to immunization and equity, and the prevalent hesitancy towards vaccines requires immunization staff to be well-trained and updated regularly in order to deliver quality immunization services to the public. The need for advanced vaccinology training is therefore paramount. In preparation for a second Global Workshop on Advanced Vaccinology Training that took place in March 2022, this paper presents the results of a survey aiming to provide a thorough update of a landscape analysis on advanced vaccinology courses conducted in 2018 and a look at the impact of the COVID-19 crisis. Thirty-three course organizers responded to a survey to provide information on their respective course. Of those, 17 courses are short courses, 11 post-graduate courses and 5 are Master level courses. Most courses are organized on an annual basis. Even though some courses were not sustained overtime, the number of courses has been increasing during the last few years, and at least one vaccinology course is now being offered in each WHO region. Although the training capacity has increased tremendously, the need still exceeds the capacity and many courses have way more applicants than they can select. The most frequent challenges reported included sustainable funding and identifying faculty. The COVID-19 pandemic impacted the delivery of several vaccinology courses, which have been postponed or reformatted to an online or hybrid training event. An e-portal of the global collaboration has been established to facilitate communication between the different courses and to assist future course participants to identify the most suitable course for their needs.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».