Covid-19 lockdown governance in Uttar Pradesh, India: a call for equity?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle