Identify, Respond, Neutralize: Recommendations for Canada’s Post-COVID-19 Framework
Notice bibliographique
Résumé
Canada has experienced multiple infectious disease outbreaks in the 21st. century. The outbreak of severe acute respiratory syndrome (SARS) in 2003, followed by H1N1 in 2009, signalled that outbreaks of infectious diseases around the world were increasing in frequency. These outbreaks prompted Canada to acknowledge shortcomings in its broader public health system, ultimately resulting in increased public health funding, as well as updated public health policies and infrastructure. In early 2020, Canada’s pandemic preparedness was tested with the first global pandemic since the 1918 influenza outbreak, COVID-19 (Liu et al., 2020). Problems were revealed with Canada’s information management systems, public health surveillance, and border control measures. Canada was not prepared for a large-scale outbreak and the issues highlighted require national solutions. This capstone begins with a summary of the themes and recommendations stemming from the reviews of the SARS and H1N1 outbreaks. The COVID-19 pandemic is then analyzed, starting with countries with successful response measures. Issues with Canada’s surveillance measures are highlighted, looking specifically at the country’s information management frameworks and the Global Public Health Intelligence Network (GPHIN). Gaps in Canada’s border control measures during COVID-19 and their implications are examined. This paper then explores the relationship between public health and national security, ultimately suggesting how the fusion would benefit Canada’s pandemic preparedness. Lastly, five recommendations are given that aim to improve Canada’s outbreak prevention and mitigating measures.
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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 | 0,070 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,014 |
| Communication savante | 0,023 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,010 |
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 ».