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Enregistrement W4417076466 · doi:10.1016/j.puhe.2025.106081

Human rights limitations in global health law reforms

2025· article· en· W4417076466 sur OpenAlexaff
Neil Sircar, Safura Abdool Karim, Lisa Forman, Benjamin Mason Meier

Notice bibliographique

RevuePublic Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCOVID-19 Digital Contact Tracing
Établissements canadiensPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman rightsAccountabilityPandemicRight to healthInternational human rights lawCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Fundamental rightsGlobal health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On May 20, 2025, the World Health Assembly adopted the WHO Pandemic Agreement, complementing 2024 amendments to the International Health Regulations (IHR). While these reforms aim to strengthen pandemic preparedness, address inequities, and support resilient health systems, their final texts fall short of embedding human rights as a central pillar. Despite rights violations during COVID-19 prompting global calls for reform, the instruments soften explicit rights commitments with broader principles of "equity" and "solidarity," which lack the legal precision and accountability of human rights law. We examine the implications of this shift, assessing how it may limit rights-based accountability in pandemic governance. Without deliberate institutional design-particularly within the Conference of the Parties (COP) process-these reforms risk an "implementation trap" where ambitious goals lack enforceable follow-through. We propose concrete measures to integrate human rights into governance, monitoring, and reporting to ensure the Pandemic Agreement fulfills its equity, solidarity, and rights promise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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