Responding to Mpox: Communities, Communication, and Infrastructures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Executive Summary<br/>The 2022 Mpox outbreak saw community organisations and sexual health services rise to the challenge of rapidly responding to a public health emergency. Nevertheless, the experience showed that successfully responding to an outbreak is often dependent on preparedness, planning, and existing infrastructure, and success in future outbreaks and scenarios may depend on this work being undertaken now.<br/>This report sets out key findings about the successes and challenges in the response to Mpox in the UK and internationally and makes research-based policy recommendations for future similar contexts. These include suggesting that:<br/>• Collaborative relationships with community organisations should be proactively<br/>fostered before an outbreak occurs, to build preparedness and resilience; and that<br/>• Governments should appreciate and appropriately resource social and medical<br/>infrastructure, including sexual health services, as these are key actors in responding to an outbreak such as Mpox.<br/>For other future scenarios including a potential rebounding of cases, the report further recommends actions including:<br/>• Deploying successful interventions such as co-producing messaging with and for affected communities; and<br/>• Targeting support to those facing additional barriers to accessing healthcare.<br/>The full list of key findings and policy recommendations is collated on the next page.<br/>The report also sets out further avenues for research illuminated by the project and its findings.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle