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Enregistrement W4296721730 · doi:10.25159/2522-6800/10290

Multilateralism and Management of Public Health Emergencies: A Case Study of the Africa Joint Continental Strategy for COVID-19 Outbreak

2022· article· en· W4296721730 sur OpenAlexaff
Udoka Ndidiamaka Owie

Notice bibliographique

RevueSouthern African Public Law · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionAfrican Union
Mots-clésMultilateralismPolitical sciencePandemicAgency (philosophy)OutbreakNationalismArticulation (sociology)Development economicsEconomic growthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political economySociologyPoliticsEconomicsLawMedicineVirologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the world continues to grapple with a pandemic that struck in January 2020, the responses of governments and international organisations to control and combat it varied albeit with different levels of success. Some responses gave rise to nationalist as well as anti-multilateral and -international sentiments and actions, including the politicisation of the pandemic and a retreat from multilateral and international institutions of cooperation. However, the African Union’s response was a beacon of multilateralism as manifested by the adoption of an Africa Joint Continental Strategy for COVID-19 Outbreak. This instrument is a coherent and pervasive framework for combatting the pandemic and forms the basis of the continent’s response by informing the responses of the regional economic communities and member states. Despite this important outline of policy articulation that is geared towards informing policy convergence, the Africa Joint Continental Strategy remains under-analysed and under-appreciated as an example of agency, effectiveness, leadership, multilateralism and indeed sagacity.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0150,010
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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