Ready to Manage a Global Pandemic? Explaining the Involvement of the EU in the 2013–2016 Ebola Outbreak
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A virulent outbreak of Ebola Virus Disease killed thousands of individuals between December 2013 and June 2016. The risk of contagion among European Union (EU) citizens increased its salience to unprecedented levels for an outbreak that primarily affected sub-Saharan Africa. Considering the need for analyzing recent external transboundary outbreak responses in the post-COVID-19 era, this paper explains the involvement of the EU in the Ebola outbreak. By combining descriptive social network analysis with fourteen semi-structured interviews, it provides original insights into European politics and crisis management scholarship. The findings partially support theoretical expectations regarding the relevance of postcolonial ties and institutional frameworks in the reaction. It also suggests that neorealist literature fails to capture its full complexity. Hence, institutional deficiencies explain the low centrality and flawed coordination among EU actors in the response. Additionally, postcolonial ties with the affected countries facilitated the involvement of Western governments in the reaction. However, not all former colonial powers were equally involved in the response. Finally, countries that registered infections did not necessarily play central roles in this effort. These findings have broader implications for the involvement of the EU in future external outbreaks, including the need for establishing clearer and explicit allocations of competences.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».