La pandémie Covid-19 : une opportunité pour développer la formation en santé mondiale
Bibliographic record
Abstract
Contexte et problématique : La pandémie de Covid-19 a déclenché des mesures urgentes sans précédent dans le monde et entraîné le confinement de plus de la moitié de la planète. Des populations ont été et restent fragiles et vulnérables. Les facultés de médecine gèrent au mieux cette période inédite et doivent anticiper et préparer l’avenir en tenant compte de cette nouvelle réalité, et se préparer à la gestion de nouvelles crises sanitaires. Exégèse : La santé mondiale, discipline émergente, est fondée sur une approche transnationale des problèmes de santé, une caractéristique de la pandémie Covid-19, tout en prenant en compte l’ensemble des déterminants environnementaux et sociaux de la santé (au-delà du système de soins). L’enseignement de la santé mondiale, intégré à la formation médicale, contribuera à mieux préparer les professionnels de santé à répondre aux besoins des populations confrontées aux crises sanitaires. Conclusion : Un des premiers enseignements de la pandémie Covid-19 est la nécessité de développer rapidement des filières de formation structurées, multidisciplinaires en santé mondiale pour les étudiants en santé.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.015 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".