Humanitarian–Development Nexus: strengthening health system preparedness, response and resilience capacities to address COVID-19 in Sudan—case study of repositioning external assistance model and focus
Notice bibliographique
Résumé
The advent of the COVID-19 pandemic and the establishment of a new transitional government in Sudan with rejuvenated relations with the international community paved the way for external assistance to the EU COVID-19 response project, a project with a pioneering design within the region. The project sought to operationalize the humanitarian-development-peace nexus, perceiving the nexus as a continuum rather than sequential due to the protracted nature of emergencies in Sudan and their multiplicity and contextual complexity. It went further into enhancing peace through engaging with conflict and post-conflict-affected states and communities and empowering local actors. Learning from this experience, external assistance models to low- or middle-income countries (LMICs) should apply principles of flexibility and adaptability, while maintaining trust through transparency in exchange, to ensure sustainable and responsive action to domestic needs within changing contexts. Careful selection and diverse project team skills, early and continuous engagement with stakeholders, and robust planning, monitoring and evaluation processes were the project highlights. Yet, the challenges of political turmoil, changing Ministry of Health leadership, competing priorities and inactive coordination mechanisms had to be dealt with. While applying such an approach of a health system lens to health emergencies in LMICs is thought to be a success factor in this case, more robust technical guidance to the nexus implementation is crucial and can be best attained through encouraging further case reports analysing context-specific practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».