Data Sharing During Pandemics: Reciprocity, Solidarity, and Limits to Obligations
Notice bibliographique
Résumé
South Africa shared with the world the warning of a new strain of SARS-CoV2, Omicron, in November 2021. As a result, many high-income countries (HICs) instituted complete travel bans on persons leaving South Africa and other neighbouring countries. These bans were unnecessary from a scientific standpoint, and they ran counter to the International Health Regulations. In short, South Africa was penalized for sharing data. Data sharing during pandemics is commonly justified by appeals to solidarity. In this paper, we argue that solidarity is, at best, an aspirational ideal to work toward but that it cannot ground an obligation to share data. Instead, low-and-middle income countries (LIMCs) should be guided by the principle of reciprocity, which states that we ought to return good for good received. Reciprocity is necessarily a conditional principle. LMICs, we argue, should only share data during future pandemics on the condition that HICs provide enforceable assurances that the benefits of data sharing will be equitably distributed and that LMICs won't be penalized for sharing information.
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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 | 0,055 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,042 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».