Health Diplomacy as a Tool to Build Resilient Health Systems in Conflict Settings—A Case of Sudan
Notice bibliographique
Résumé
Attacks on health have become a significant concern for non-belligerents of war, including healthcare personnel and facilities, as witnessed in the ongoing Sudan conflict. About 1.5 billion people in fragile and conflict-affected settings (FCAS) have a heightened need for essential health services. Conflicts often lead to the disruption of the building blocks of health systems, a lack of access to health facilities, the failure of essential medical supply chains, the collapse of political, social and economic systems, the migration of health care workers, and upsurges in illness. While health indicators often decline in conflict, health can also bring peace and harmony among communities. An investment in building resilient health systems and health diplomacy is a neutral starting point for mitigating the repercussions of conflicts. The international commitment towards Sustainable Development Goals (SDGs) provides the impetus to emphasise the relationship between health and peace with the amalgamation of SDG 3, SDG 16, and SDG 17. The inspection of how health diplomacy should be used as a ‘tool for peace’ and not as leverage in conflict settings must be reiterated by the international community.
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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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,018 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| 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 ».