The role of civil society organizations in alcohol control during the COVID-19 pandemic across six countries in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Background: The differing global trends in alcohol consumption and policy measures implemented during the COVID-19 pandemic warrant a closer look at the actions taken by civil society organisations (CSOs) and community-led efforts to describe how they may influence and accelerate action for change in alcohol control measures. This paper analyses actions undertaken by CSOs at the national and local levels to safeguard communities and improve alcohol control policies during the COVID-19 pandemic in six African countries. Methods: A cross-sectional survey was distributed via email to CSOs involved in alcohol prevention, outreach and policy development in Kenya, Lesotho, Namibia, South Africa, Tanzania and Zimbabwe. Individuals (n = 19) working at CSOs responded to the questionnaire from February to March 2022. Questions related to the role of CSOs during the pandemic are analysed and synthesised in this paper. 19 CSOs respondents representing the six countries were included in the study. Results: Action areas led by CSOs during the COVID-19 pandemic included: (i) direct lobbying advocacy, (ii) conducting public awareness media campaigns and (iii) legal and regulatory interventions linked to the pandemic. Conclusions: Given the size of the challenges governments faced during the COVID-19 pandemic, the role of CSOs, during the ongoing pandemic and beyond, has become even more relevant to strengthen advocacy and public health interventions for alcohol control in Southern Africa. For this, CSOs should have a "seat at the table" when public health policies are designed, discussed and enforced.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».