Notice bibliographique
Résumé
In decision-making about epidemic management, experts and policymakers in governmental institutions face the challenge of balancing numerous values, needs and interest. These decisions are complex, and have to be made within a context of uncertainty, public unrest and limited time. Despite the potential value of public engagement, the perspectives of the publics are limitedly integrated in decisions about epidemic management. Publics possess unique experiences, concerns, needs and ideas that can aid in the complex trade-offs at certain times in epidemics. Furthermore, engaging the publics can enhance their understanding of decision-making processes, and possibly even garner public support for these decisions and trust in decision-making institutions. Up until now, publics have for example supported response activities in epidemic management such as surveillance, improvement of communication campaigns or the execution of restriction measures. Yet, the structural integration of public values, needs and experiences into the development of epidemic management strategies has not been realized. This raises uncertainties about the feasibility and methodology of incorporating public engagement in epidemic management. The primary objective of this thesis was to explore whether and how public engagement can be integrated into decision-making about epidemic management, using the COVID-19 epidemic as a case.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,018 |
| Communication savante | 0,022 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».