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Enregistrement W4405351189 · doi:10.1101/2024.02.23.24303199

A Protocol for a Scoping Study of Economic and Data System Considerations for Climate Change and Pandemic Preparedness in Africa

2024· preprint· en· W4405351189 sur OpenAlexfundno aff
Ariel Brunn, Francis Ruiz, Jane Falconer, Ellie Anne Delight, Jessica Gerard, Bernard Bett, Bubacarr Bah, Benjamin Uzochukwu, Kris A. Murray

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésPreparednessPandemicProtocol (science)Climate changeCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental planningEconomic growthDevelopment economicsEconomicsMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Africa’s changing climate heightens risk of disease outbreaks with impacts on vulnerable demographics already encumbered by health and socioeconomic burdens. Health preparedness policies to address disease outbreaks rely on integrated information systems and value-for-cost analysis to facilitate sound decision-making during a public health emergency. This rapid scoping review protocol describes the a priori objectives and methods to conduct a synthesis of the evidence on economic evaluation and data system capacity at the intersection of pandemic preparedness and climate change. Methods A search of six bibliographic databases will be conducted by a library information professional spanning the period 2010 – 2023, focused on literature published about pandemic preparedness in Africa in the context of climate change. Studies will be screened in a three-stage process by independent reviewers using Covidence software, with a proportion of excluded articles crosschecked by a reviewer not involved in screening. All articles included in the final study set will need to have a positive response to at least three out of four a priori screening questions. Data extraction will follow established frameworks for pandemic preparedness, a list of 14 target climate-sensitive infectious diseases with pandemic potential declared as Public Health Emergencies of International Concern and listed on the WHO’s R&D Blueprint Pathogens, and economic evaluation or data systems domains. Evidence synthesis will include article bibliometric analysis as well as thematic topic categorisation. Gap analysis will be conducted through topic mapping. Discussion This protocol lists the methods and analysis that will be followed to survey the literature on the linkages between climate change and pandemic preparedness relating to economic evaluation and data systems structures and needs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,188
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,226
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1880,226
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,010
Bibliométrie0,0200,016
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0110,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1840,042

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.

Tête enseignante Opus0,728
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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