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Vacciner contre la COVID-19 ? Interroger l’agenda hégémonique de la santé globale depuis la Guinée

2024· article· fr· W4404159997 on OpenAlexvenueno aff
Gassim Sylla, Frédéric Le Marcis

Bibliographic record

VenueAnthropologica · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicVaccine Coverage and Hesitancy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La Guinée présente une faible couverture vaccinale contre la COVID- 19 (28% en 22 février 2023). Au lieu de penser ce faible taux de vaccination comme un échec, nous proposons de le discuter comme une mise en cause locale de l’agenda de la santé globale. Cette étude repose sur l’ethnographie de la mise en œuvre de la vaccination en Guinée, réalisée par les deux auteurs, de mars 2020 à octobre 2022 dans la capitale et à l’intérieur du pays. Des acteurs de la santé et des individus vaccinés ou non ont été interrogés, et le contexte politique dans lequel la campagne s’est déroulée a été analysée. Loin d’une lecture homogène des acteurs de la santé globale, nous décrivons en quoi la politique vaccinale est tributaire de relations multilatérales et bilatérales qui façonnent son offre vaccinale. L’approvisionnement en intrants, la situation sanitaire, les tensions politiques concomitantes à la COVID-19 mettent en cause la légitimité des mesures préventives, notamment la vaccination. D’autre-part, les actions promues dans l’arène de la santé globale pour répondre à l’épidémie de COVID-19 (confinement, vaccination) ont fait fi des conditions politiques et biologiques que le virus rencontre en Guinée. En mobilisant la notion de biologie située (Lock), il s’agit de discuter de la pertinence d’un agenda universel pour la santé globale.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.852
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0250.001

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.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.409
Teacher spread0.381 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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

Citations1
Published2024
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