Notice bibliographique
Résumé
Psychology of Behavioural Interventions and Pandemic Control is a unique text that examines the COVID-19 pandemic in relation to population risk factors and the efficacy of non-pharmaceutical interventions deployed by many governments around the world to bring the pandemic under control. The book presents critical and insightful lessons that can be drawn up to assess governments’ performance in relation to the pandemic and to guide the construction of effective measures to put in place in readiness for any future public health crises on this scale. It starts by examining lessons learned from historical pandemics and then turns to early epidemiological modelling that influenced the decision of many governments to implement wide-ranging interventions designed to bring public behaviour under close control. It also examines the findings of research that tried to understand pre-existing population risks factors which had some mediating influences over COVID-19, mortality rates, and the effects of interventions. Early modelling work is critiqued, and the discussion also identifies weaknesses in early modelling research. The author, Barrie Gunter, goes on to consider ways in which multiple disciplines can be triangulated to produce more comprehensive models of risk. He also offers suggestions on how future pandemic-related research might be constructed to deliver more powerful analyses of the effects of interventions and the role played by different population risk factors. This insight might then deliver better policies for pandemic control and for safe release from that control. This is essential reading for students and researchers in psychology, public health and medical sciences. It would also be of interest to policy makers assessing government strategies, responses and performance.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,016 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».