MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4298616605 · doi:10.18294/sc.2022.4190

Inequity in access to vaccines: the failure of the global response to the COVID-19 pandemic

2022· article· en· W4298616605 sur OpenAlex
Antonio Ugalde, Fernando Hellmann, Núria Homedes

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSalud Colectiva · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Government (linguistics)Political sciencePopulationEconomic growthSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Welfare economicsGeographyMedicineEnvironmental healthDiseaseEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article summarizes the strategies used to rapidly develop COVID-19 vaccines and distribute them globally, with an emphasis on vaccines developed in western nations. It is based on interviews and information gathered regarding the response to the pandemic, both from international organizations and official documents from Brazil, Argentina, Colombia, Peru, and Mexico. While vaccine development has been hailed as successful, their global distribution has been highly unequal. We look at how the pandemic succeeded in mobilizing large quantities of government resources, and how citizens volunteered their bodies so that clinical trials could be completed quickly. However, patents prevented the expansion of manufacturing capacity, and the governments of a few wealthy countries prioritized the protection - and in some cases overprotection - of their citizens at the expense of protecting the rest of world's population. Among the major beneficiaries of the global response to the pandemic are the leading vaccine companies, their executives, and investors. The article concludes with some of the lessons learned in this process.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,326 · 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