Can we move beyond vaccine apartheid? Examining the determinants of the COVID-19 vaccine gap
Notice bibliographique
Résumé
While global health leaders call disparities in access to COVID-19 vaccines an 'apartheid,' this gap is not the first such disparity. The recurrence of these gaps in low and middle-income countries and especially in Africa, raises questions about their determinants and about the persistent failures of global health institutions to remediate them. We interrogate these determinants and questions by examining: (1) the distribution of COVID-19 vaccines; (2) primary determinants of vaccine access including availability and affordability; (3) factors affecting availability (hoarding, COVAX, and manufacturing capacity); and (4) factors affecting affordability (pricing, intellectual property rights (IPR), the TRIPS waiver and a potential pandemic treaty). We conclude that IPR constrained the affordability and availability of COVID-19 vaccines in ways inadequately addressed by COVAX and a waiver compromise thwarted by political, corporate, and philanthropic interests. While stronger limits to IPR in a pandemic treaty and a reformed International Health Regulations will not resolve structural inequities, they could meaningfully expand LMIC autonomy to protect public health. We urge equity-seeking Global South and North actors to fight for such IPR reforms as small and meaningful steps towards a more equitable global health order. Otherwise, criminally racist 'apartheids' will continue to be the norm when it comes to the distribution of essential health goods during global health emergencies.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».