Covid-19 lockdown governance in Uttar Pradesh, India: a call for equity?
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has reflected the weaknesses in the already collapsing health systems of the countries. In India, there has been a mass exodus of migrants during the lockdown, witnessed by the world. We undertook a qualitative data analysis to examine the governance arrangements, decision-making processes and implementation of policies during the pandemic in the state of Uttar Pradesh, India. Methods We did a qualitative study using thematic analysis. The participants (n = 16) were recruited from the district(n = 4), state (n = 6) and centre (n = 6) level using purposive sampling. They participated in in-depth interviews between May 2020-July 2020 by phone/zoom. Interviews were transcribed verbatim, and data were analysed using Dedoose software. Ethical approval was obtained from the King George Medical College, Lucknow, Uttar Pradesh, vide registration ECR/262/Inst/UP/2013/RR-19 Findings We recruited participants (15 males and 1 female), and five theme categories emerged from the data analysis. These were: 1) Centralized decision-making with decentralized implementation, 2) Consultative processes for decision-making but little emphasis on consensus building, 3) Informal channels of communication and enhanced intersectoral coordination, 4) Community involvement leading to transparency, and 5) Enhanced inequities during the crisis. Results Lessons learnt from examining governance and decision-making in one state of India reveal the need for reducing inequities and attention to primary ethical considerations in times of humanitarian crisis. Going forward, we need to work towards building resilience into the health system and increasing the role of decentralized participatory decision-making and governance. The use of digital technology and social media platforms greatly facilitated the response during the pandemic and can be capitalized on more in the future as a global health policy matter.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».