Learning from the past, as we look to the future: A new approach for public health leaders responding to pandemics and epidemics
Notice bibliographique
Résumé
Humanity has experienced pandemics and epidemics for centuries (Hays, 2009; Loomis, 2018; McNeill, 1998; Waltner-Toews, 2020). In every event, humanity seeks to learn from these experiences (Naylor et al., 2003; PHAC, 2018), but the lessons learned are often forgotten or neglected for those that follow (McLean & Hasham, 2020). This thesis will demonstrate the importance of knowing the history of pandemics and epidemics for public health leaders and what strategic leadership actions can be applied from these events to current and future pandemic and epidemic events. The question to be answered in this research is the following: “What specific strategic leadership actions can public health leaders learn from the influenza pandemic of 1918 in Canada and the United States in responding to contemporary public health crises?” A secondary question is: “What sociocultural environment and social structures/systems in this specific public health crisis of 1918 in Canada and the United States do public health leaders need to account for in learning how to respond to contemporary public health crises?”. This research has used a thematic analysis to evaluate the responses of leaders in the influenza pandemic of 1918. The analysis was built on a historical research method based primarily on the study of secondary published materials and documents related to the 1918 influenza pandemic. The reading of these sources centred on specific strategic actions identified by those in leadership positions during the influenza pandemic of 1918 in both a Canadian and American context. The goal of this dissertation research is to lay the foundation for future work in developing a “pandemic playbook” (Goldschmidt, 2022), which would be based on a further analysis of the actions that various leaders have utilized in other pandemic and epidemic events in history.
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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 | 0,033 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,074 |
| Communication savante | 0,027 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».