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Enregistrement W4316253708 · doi:10.1136/bmjgh-2022-010188

Mitigating donor interests in the case of COVID-19 vaccine: the implication of COVAX and DAC membership

2023· article· en· W4316253708 sur OpenAlexaff
Yian Fang, Tianyue Ma, Ming Wu, Sian Hsiang‐Te Tsuei

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPer capitaVotingPopulationDonationEconomicsDevelopment economicsInternational tradeEconomic growthPolitical scienceInternational economicsPoliticsPublic economicsMedicineEnvironmental healthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The COVID-19 vaccine donation process allegedly prioritised national interests over humanitarian needs. We thus examined how donors allocated vaccines by recipient country needs versus donor national interests and how such decisions varied across donation channels (bilateral vs COVAX with country earmarking) or exposure to foreign aid norms (membership status in the Development Assistance Committee-DAC). METHODS: We used the two-part regression model to examine how the probability of becoming a recipient country and the volume of vaccines received were associated with recipient countries' needs (disease burden and GDP per capita), donor countries' interests (bilateral trade volume and voting distance in the United Nations General Assembly) and recipient countries' population size. The analysis further interacted the determinants with channel and DAC status. RESULTS: Donors preferentially selected countries with higher disease burden, lower GDP per capita, closer trade relations, more different voting preferences, and smaller populations. Compared with bilateral arrangements, COVAX encouraged more needs-based considerations (lower GDP per capita), less interest-based calculus (more distant economic relations and voting preferences) and larger population size. Compared with the DAC counterparts, the non-DAC donors focused more on politically and economically aligned countries but also on less economically developed countries. As for the volume of vaccines donated, countries received more vaccines if they had tighter trade relations with donors, more different voting patterns than donors, and larger populations. COVAX was associated with raising the volumes of vaccines to politically distant countries, and non-DAC donors donated more to countries with stronger trade relations and political alignment. CONCLUSION: Donors consider both recipient needs and national interests when allocating COVID-19 vaccines. COVAX and DAC partially mitigated donors' focus on domestic interests. Future global health aid can similarly draw on multilateral and normative arrangements.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,402 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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