9.B. Scientific session: Building a resilient society: global behavioural science to improve health emergency management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Societal resilience is not only about healthcare capacity and infrastructure - it also depends on human behaviour, mental well-being, and social cohesion. This roundtable workshop's objective is to demonstrate the role of cross-national social and behavioural data for purpose of shaping health emergency preparedness policy, drawing on evidence from two multinational cohort studies (the European Preparedness and Behaviour Study (4 countries); and the global iCARE Study, which assessed public attitudes and behaviours during COVID-19 (75+ countries)) and a national approach from Finland, whose approach to resilience is shaped by its position on Europe's eastern frontier. In the first presentation, RIVM (Netherlands) and ISCIII (Spain) introduce findings from the first wave of the European Preparedness and Behaviour Survey. These studies analyse citizen perceptions of personal, employer, and government preparedness, influenced by past experiences, knowledge gaps, and systemic barriers. Preparedness profiles-based on mental health, resilience, social support, and institutional trust-are presented with tailored policy recommendations by country and sector. In the second presentation, NIJZ (Slovenia) and Ireland's Department of Health will discuss key aspects to integrating behavioural science into preparedness planning: understanding why behavioural data is so important and policy buy-in. Slovenia's findings reveal gaps between intention and behaviour and offer insight into behavioural readiness for future public health crises, while Ireland's case shows how such behavioural evidence is shaping policy. Next, iCARE presents first results from six countries (Canada, Ireland, France, Italy, Australia, Colombia), identifying behavioural drivers behind low future preparedness and proposing interventions based on behavioural theory (presentation 3). Next, iCARE demonstrates how results can be used in policy, based on a collaboration with Canada's Public Health Agency to apply real-time behavioural data to guide national policy on vaccination, testing, and prevention (presentation 4). Finally, THL (Finland) presents a distinct national approach, focusing on citizen resilience amid overlapping crises. Shifting away from individual or military definitions, this initiative highlights social ties, institutional trust, and inclusive communication as foundations of collective resilience, and how they inform policy. The second half of the workshop features a moderated discussion by ECDC and RIVM experts, debating three policy-relevant themes: • Trade-offs between global and local priorities in joint data collection. • A social science knowledge infrastructure to build a resilient Europe. • Broadening preparedness strategies to an all-hazard approach. This workshop aligns with the EPH theme ‘Investing for sustainable health and well-being’ by showing how investment in understanding human behaviour, mental resilience, and social cohesion, strengthens both immediate preparedness and long-term public health sustainability. Key messages • Resilience depends on effective mobilisation of behaviour, mental well-being, and social cohesion - not just infrastructures. • Multi-national behavioural monitoring behaviour contributed to turning preparedness plans into real-world behaviours, revealing universal challenges and local priorities.
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 | 0,015 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,133 | 0,059 |
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 ».