Pandemic failure, democratic backslide: Why India’s autocratic turn under Prime Minister Narendra Modi matters to Canada and the world
Notice bibliographique
Résumé
The desperate search for scarce oxygen supplies, frontline workers on the verge of breakdown, funeral pyres burning through the night: the second wave of the pandemic in India is a genuine humanitarian catastrophe. Officially, the daily number of cases and deaths exceeded 300,000 and 4,000 at their peak this spring. Independent epidemiological studies suggest the toll might be even worse, between 8000 and 32,000 excess deaths a day, according to reports in the Economist. Yet it was only in January that daily mortality rates officially fell to less than 200 a day, leading Prime Minister Narendra Modi to declare at the World Economic Forum: India “has saved humanity from a big disaster by containing Corona effectively.” New Delhi proceeded to launch a national vaccination drive, setting a target of 250 million by July, a bold figure in absolute terms. More strikingly, the Modi government decided to distribute vaccines freely to its neighbors in the subcontinent, and then to many low-income countries far beyond. A desire to match China’s vaccine diplomacy, and India’s impressive production capacity, motivated and enabled its largesse. The move stoked national pride and cast rich western democracies, which were hoarding limited vaccine supplies for themselves, in a terrible light. Then a disaster unfolded. How did it go so wrong?
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».