The Politics of Pakistan’s Covid-19 Response: A State-in-Society Approach
Notice bibliographique
Résumé
This paper takes a “state-in society” approach to understanding the evolution of Pakistan’s COVID-19 response, which was laid claim to and contested by multiple agencies within and adjacent to the state, and by multiple levels of government. The capacity of the health system of Pakistan was already overstretched by the needs of its population but in recent years it has been hamstrung by ongoing protests by the medical community concerning the privatization of public-sector hospitals, to which were added protests over the lack of personal protective equipment in the public sector. These protests resulted in frequent closures of outpatient departments at major hospitals. When the government announced a relief package to mitigate the effects of COVID-19, traders and big businesses lobbied the government to obtain the lion’s share in the form of concessions such as loan deferments and tax refunds. The government touted the unconditional cash grants program but the cash for the poor could not be disbursed effectively due to the absence of local governments at the grassroots level. As an appropriate response to the pandemic, especially in relation to the lockdown policies, was contested and negotiated among multiple actors in the Pakistani state and society, the Pakistani military emerged as a dominant force in this “field of power.”1 In this paper, I present an account of Pakistan’s response to COVID-19 as it evolved in 2020 and discuss the implications for democratic culture in Pakistan.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,019 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».