Toward a New Paradigm of North–South and South–South Partnerships for Pandemic Preparedness: Lessons Learned from COVID-19 and Other Outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 underscores the need to reimagine North-South partnerships and redefine best practices for building public health and research capacity to address emergent health threats and pandemic preparedness in low- and-middle income countries (LMICs). Historically, outbreak and emergency responses have failed to ensure that the Global South has the autonomy and capacity to respond to public health threats in a timely and equitable manner. The COVID-19 response, however, has demonstrated that innovations and solutions in the Global South can not only fill resource and capacity gaps in LMICs but can also provide solutions to challenges globally. These innovations offer valuable lessons about strengthening local manufacturing capacity to produce essential diagnostic, treatment, and prevention tools; implementing high-quality research studies; expanding laboratory and research capacity; and promoting effective cooperation and governance. We discuss specific examples of capacity-building from Rwanda, South Africa, and Senegal. To fulfill promises made to the Global South during the COVID-19 pandemic, restore and resume health service delivery, and effectively prevent and respond to the next health threat, we need to prioritize equitable access to local manufacturing of basic health tools while building health systems capacities in the Global South.
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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 | 0,035 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,028 |
| Communication savante | 0,015 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».