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La Fièvre Hémorragique à Virus Lassa au Bénin en 2014 en contexte d’Ebola : une épidémie révélatrice de la faiblesse du système sanitaire

2015· article· fr· W2178271347 on OpenAlexaff
Emmanuel Sambieni, Nouratou Danko, Valéry Ridde

Bibliographic record

VenueAnthropologie et santé · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicViral Infections and Outbreaks Research
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsLassa feverVirologyLassa virusMedicineHumanitiesGeographyVirusArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’histoire de la gestion de l’épidémie de fièvre hémorragique à virus Lassa (FHVL), survenue au Bénin en 2014, se situe dans un contexte d’épidémie à virus Ebola en Afrique de l’Ouest. La présente recherche vise à comprendre les conditions sociales du déclenchement et de l’évolution de l’épidémie de FHVL, d’une part, et les processus techniques, politiques et institutionnels de sa gestion par l’État et le réseau international d’alerte et de riposte sanitaire, d’autre part. L’enquête de terrain s’est déroulée sur plusieurs sites : au ministère de la santé à Cotonou, dans les services de santé (dont l’hôpital Saint-Jean de Dieu de Tanguiéta au Nord du pays), et dans les familles de l’aire géographique de l’épidémie. L’enquête qualitative a associé des observations directes dans les milieux sociaux et hospitaliers, des entretiens semi-structurés et la recension d’articles scientifiques, de littérature grise et de presse. L’article suggère qu’au plan institutionnel et médical, l’État a fait preuve de faiblesse dans la riposte d’urgence, surtout en matière de communication et de diagnostic. Du côté des populations et des agents de santé, les symptômes vus, entendus ou appris ont été interprétés selon les modèles étiologiques locaux de la maladie, empreints de logiques magico-religieuses. L’offre privée confessionnelle de santé, malgré ses forces et sa réputation, est encore peu outillée pour réagir rapidement à une épidémie d’urgence comme celle-ci. Les structures décentralisées du système de soins ne se sont pas appropriés leurs rôles. L’État manque d’un système de surveillance et de capacités de gestion des épidémies d’urgence.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.344
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.436
Teacher spread0.403 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations13
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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