Vaccine inequity and hesitancy persist—we must tackle both
Notice bibliographique
Résumé
Since the start of the covid-19 vaccination rollout, repeated concerns have been raised about global vaccine inequity.1 -5 In an April 2022 commentary in BMJ Global Health, we called specific attention to the importance of minimising vaccine wastage as a strategy for reducing vaccine inequities.6 While much of the world now has access to vaccines, both the United Nations' Data Futures Platform and the World Health Organization maintain that regional access to vaccines and their global uptake remain issues.7 8 Covid-19 persists as a threat to public health despite the desire of many governments to move on from it.In fact, WHO still considers the world to be in the emergency phase of the pandemic.Unfortunately, inequitable access to vaccines remains a challenge, especially in low and middle income countries.9 Just 24.6% of people in low income countries have received at least one vaccine dose.10 Provenance and peer review: Commissioned, not externally peer reviewed.1 Tsundue T, Namdon T, Tsewang T, etal.First and second doses of Covishield vaccine provided high level of protection against SARS-CoV-2 infection in highly transmissible settings: results from a prospective cohort of participants residing in congregate facilities in India.
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 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 | 0,033 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,020 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,074 | 0,055 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,010 |
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 ».