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2020年5月10日 星期日

肺炎疫情下華裔美國人的困境與機遇

 

Dongxu Shan
4月24日,WeStar聯盟的志願者向麻省一個醫療中心運送防護裝備。
波士頓大學工程學院副教授、華裔美國人王華在2月底新冠病毒開始在美國蔓延時,帶領馬薩諸塞州(麻省)萊剋星頓(Lexington)鎮華人協會對社區進行防護教育。但沒有想到的是,形勢急轉直下。十天後,美國確診病例破千,又過了幾天,數字過萬。
作為武漢華中科技大學的特聘教授,王華稱自己是「半個武漢人」,在援助武漢時發揮了重要作用。當病毒在美國蔓延,他又帶領團隊發起籌款,利用當初援助武漢的經驗,從中國購買醫護物資運到美國。
截至4月24日,王華帶領的團隊籌款約10.7萬美元,捐助了52家醫院和診所、34家老人院和16家政府機構及社區單位,共計捐出約10.7萬件醫療物資。
「當所有醫院開始向社會求助時,我們非常震驚,覺得跟當初武漢缺乏醫護物資的情況驚人地相似,」王華對BBC中文說。他80年代末來美國深造,後來在波士頓附近的歷史名鎮萊剋星頓安家。這裏是美國獨立戰爭「打響第一槍」的地方,人均教育水平高過全國,目前有近30%的人口是亞裔。
在波士頓附近,有一群像王華一樣在中國改革開放之後來到美國的留學生。他們在完成碩士或博士學位後,移民留下來。20多年來,他們像許多埋頭苦乾的華人移民一樣,努力工作,賺錢養家,不問政治。至到最近十年,這些當年的精英學子才開始走出華人圈子,向主流社會靠攏。
疫情期間,美國華裔甚至亞裔被污名化對待,有些甚至遭遇人身攻擊。美國總統特朗普口中的「中國病毒」把他們推到一股反亞裔浪潮的風口浪尖。在難以指望兩國政府消除極端情緒的情況下,這些已經在各個領域取得成就的華裔精英不僅組織自救,還嘗試反擊歧視。
在美華人協會
Dongxu Shan
2月26日,WeStar聯盟的志願者正在凖備向武漢醫院發送醫療物資。

    一條口罩供應鏈匯聚50個團體

    王華的團隊是當地華人團體WeStar聯盟的一部分。WeStar在一年前因組織春晚而成立,在援助武漢時,憑借一條不錯的物流渠道匯集了50多個團體,包括各種同鄉會、校友會、興趣小組、文化中心、中文學校等。
    每個團體的成員從幾十人到數百人不等,平時只在特定領域裏交流信息,日常組織大多鬆散。疫情讓他們凝聚起來,結為聯盟,並按照各自擅長的領域劃分成醫學組、教育組、反歧視組、公共關係組、支持華人企業組等組別。
    在援助美國社區時,WeStar聯盟還成立了「資質驗證組」,負責篩選貨源,並按照兩國的認證標凖鑒定口罩質量。王華說,「我們不看對方提供的文書,而是直接到官方機構驗證。國內查國藥局,美國查FDA(美國食品藥品監管局)和CDC(美國疾病控制與預防中心)。」他說,這個組為應付時差而幾乎24小時運轉,每天的工作「繁重而乏味」。
    整個聯盟陸續對接了200多家中國工廠和口罩承包商。本著「不買黃牛貨」的原則篩選到30個,最後敲定6個貨源。
    截止目前,WeStar聯盟共籌集了約26萬美元捐款,捐出醫療物資20.6萬件,分別捐給了68家醫院和診所、50家老人院,以及33家政府機構和社區單位。
    楊安澤粉絲團
    Yu Xia
    王華(右)曾是楊安澤(左)粉絲團「楊幫」在麻省和新罕布什爾州的幫主。

    社區領軍人物

    王華受到居住在當地的知名華裔數學家、哈佛大學退休教授何毓琦(Yu-Chi Ho)和其夫人、社區活躍人士胡小非(Sophia Ho)的幫助,在2011年與十幾位從中國大陸來的移民組成社區小組,開始參與當地社區建設。按他的話說,「從此便一發不可收拾」。
    從建造中文圖書館、組織歷史文化講座,到助力華人參與社區競選,並在2018年擔任原民主黨總統候選人、亞裔美國人楊安澤(Andrew Yang)的粉絲團"楊幫"在馬薩諸塞州和新罕布什爾州的幫主,王華成為鎮上組織社區、參與政治的領軍人物。
    2月12日楊安澤退選之時,王華在朋友圈發了一句感概:「Andrew,我們以你為傲!」他認為,從一個無名小卒走到總統候選人,楊安澤的勇氣和堅持已經證明亞裔有能力引領社會。他將這種精神延續到這次援助行動。
    王華形容,華人團體的凝聚是鑄造「盾與箭:的過程。「盾」意味著平時在社區深耕,當實力足夠強大,一旦利益受到侵害,則「亮劍」為自己發聲。
    他將這次援助美國社會比作「亮劍」,而亮劍的目的,「不僅是防護疫情,也是跟污名化和歧視做鬥爭」。
    美國麻省
    Dongxu Shan
    萊剋星頓華人協會在街角設置了口罩自助服務站,已經為居民提供了2000多個口罩。

    反擊歧視

    疫情爆發以來,中美兩國政府相互指責,掀起激烈的地緣政治之爭。美國華裔成為政治比拼的替罪羊,兩邊不討好。美國社會長期存在的對亞裔的歧視暴露出來,言語攻擊、行為侮辱的遭遇時有發生。美國聯邦調查局也警告,針對包括華裔在內的亞裔美國人的仇恨歧視可能會急速攀升。

    作為麻省阿克頓(Acton)鎮華人協會的前任聯席主席,57歲的華裔美國人王曉冬一方面批評中國政府在疫情爆發初期壓制言論的做法,另一方面認為這不是導致疫情在美擴散的主要原因,譴責美國政府不夠重視。

    但她說,與其譴責,不如把更多的精力投入社區,和其他族裔一起推動社會改變。她從3月中旬開始帶領團隊籌款抗疫,組織捐贈。

    截止目前,阿克頓華協與阿克頓中文學校一起,共籌集了8000美元捐款,已經從中國購買了1.6萬件口罩等防護物資,捐給了5間醫院和診所,以及消防局、郵政局、老人院和超市。
    「我們有得天獨厚的條件,可以拿到口罩。這是天賜良機,讓中國人向美國社會回饋愛心和熱情,成為社會的一份子,把我們的形象改善和樹立起來。」王曉冬對BBC中文說。她90年代從清華大學畢業後來美國深造,後來在一家大型跨國科技公司任職。

    在變局中尋找出路

    3月以來,美國確診病例直線上升。而此時中國疫情緩和,這個被稱為「世界工廠」的國家在疫情爆發前每天可以生產1000萬個口罩,佔全球產量的一半,如今產量更增加了近12倍。一些供應商急切想把物資買到國外。

    在政府層面上,中國向歐洲多個國家運送口罩,而不斷有報道稱產品質量不達標。後來中國加強監管,但與美國的合作依然裹足不前。於是,美國華裔再次搭建橋樑,著手將口罩運回美國。

    王曉冬說,剛開始很多人想借機把生意帶到美國,也有人想以募捐的名義打出品牌。她形容推銷過來的口罩「魚龍混雜」,確實有不少劣質品。

    同一時間,王曉冬通過她在美國的人際關係,聯繫到幾所醫院的負責人,嘗試引進口罩。不過,因為不少醫院有固定的採購渠道,並且對質量要求嚴格。這讓她多次碰壁。

    居住在夏威夷州的註冊律師Russell Leu也遇到了同樣問題。他是第四代華裔移民,在中國執業和教書多年,與中國公司建立了廣泛的業務關係。他在中國爆發疫情後回到美國,也動員社會關係為兩地抗疫籌款。但大部分美國醫院將他拒之門外。

    Russell Leu對BBC中文說,一方面是因為美國剛開始並沒有足夠重視,認為不需要儲備口罩。另一方面,醫院沒有足夠預算去購買口罩。「他們告訴我,除非超級便宜,否則我們不會買。」

    疫情在美國迅速擴散,到了3月底,全美確診人數突破20萬,死亡人數超過5000。美國此時開始改變對戴口罩的態度,疾病控制中心稱,由於很多感染者未出現病狀,建議民眾用衣物遮蓋面部。與此同時,很多醫院發佈求助信息,稱醫療物資告急。王曉冬說,這時對於普通口罩的標凖放低了,捐贈物資才隨之跟上。

    據王曉冬觀察,在麻省幾乎沒有華人團體能夠以商業行為成功與本地社區合作,九成口罩屬於捐助性質。

    為公民社會打下基礎

    美國馬里蘭大學亞裔美國人研究系的教授Janelle Wong也對BBC中文說,「在組織援助當地社區的過程中,華裔美國人為未來參與公民社會打下了基礎,有望為增加社會動員和關注帶來資源。」

    在美國,亞裔美國人是增長最快的少數族裔,其中華裔約佔總數四分之一。截至2017年,華裔人口超過500萬。但在美國所有種族和族裔的選民中,華裔的投票參與度是最低的。
    WeStar聯盟最近也有了「走出華人社區」的想法。4月23日,聯盟核心成員召開了一次會議,討論等疫情過後,是否要成立董事會、章程如何寫、是否正式註冊以及加入選舉團等議題。
    美國華人協會
    Dongxu Shan
    許多協會成員幾乎成了全職志願者,但需求還是源源不斷的進來,這讓王華(前左)感到很無力。
    更廣闊的空間等待他們去開拓,不過,要獲得社會上更大範圍的認可,前方依然挑戰重重。王華也承認,當初50多個團隊為援助武漢而共同發力的創舉,在救助美國社區時出現鬆散跡象,積極參與的團體剩下十幾個。

    而反抗種族主義的道路更加艱難。美國賓夕法尼亞大學人文學院英語系教授Josephine Park也對BBC中文說,目前華裔所做的積極行動更多是服務於華裔自己的社區,「而要反抗種族主義,必須放眼於更廣泛地針對美國白人至上的鬥爭。」

    舊金山州立大學研究美國亞裔的張華耀(Russell Jeung)教授對BBC中文說,華裔群體因共同的文化和目前面臨的種族主義而變得更有凝聚力。但從歷史來看,公民參與社會、貢獻社會的行為並沒有減少針對亞裔美國人或其他少數族裔的種族主義。「這在社會上根深蒂固,」他強調。


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    https://yahoo-news.com.hk/BBCChineseNews/11841/?yptr=yahoo 

    2020年5月3日 星期日

    香港似乎在如何有效遏制COVID-19方面給了世界一個教訓

     研究人員篩選數據以比較各國的截然不同的遏制措施。

    香港似乎在如何有效遏制COVID-19方面給了世界一個教訓。它有750萬人口,僅報告了4人死亡。研究人員在研究香港的做法已經發現,迅速監測,檢疫和社會隔離措施,如使用口罩和關閉學校,有助於削減冠狀病毒傳播-通過每個感染者感染平均數,或測量[R -在2月初之前接近1的臨界水平。但是該論文於本月1日發表,無法說明各種措施和同時發生的行為變化的影響。
    關於“我們現在要做什麼”?” 倫敦衛生與熱帶醫學學院(LSHTM)的數學建模者Rosalind Eggo說 :          
     目前,研究全球範圍內採取限制冠狀病毒傳播措施的有效性, 是科學家們最緊迫的問題之一。研究人員希望,他們最終能夠準確地預測添加和刪除某項控制措施, 如何影響傳播率和感染人數。這些信息對於政府設計復工的策略,同時保持較低的傳播率以防止第二波感染是必不可少的。“這與下一次流行病無關。
    研究人員已經在研究模型,這些模型使用來自各個國家的數據來了解控制措施的效果。基於實際數據的模型應比在爆發開始時使用假設來預測干預措施效果的模型更為細微結合來自世界各地的數據,研究人員可以比較各國的反應。並且與各個國家的研究相比,它還應該允許他們設計模型,以便對大流行的新階段以及在許多國家進行更準確的預測。
    但是,搞清因果關係是極具挑戰性的,部分原因是每個國家的情況各不相同,並且因為人們對採取措施的人數不確定,因此埃戈警告說。“這確實很難,但這並不意味著我們不應該嘗試。”

    齊心協力

    在未來幾週內,一個數據庫將為解決這些問題做出更大的努力,該數據庫匯集了已在全球範圍內引入的數百種不同干預措施的信息。該平台是由LSHTM小組為世界衛生組織(WHO)準備的,該平台收集了已經跟踪干預措施的十個小組收集的數據,這些小組包括英國牛津大學,維也納複雜性科學中心(CSH Vienna)的小組,以及分析人道主義危機的公共衛生組織和非營利組織,如ACAPS。
    大流行防護:折線圖突出顯示了多個國家/地區自首次死亡之日起對冠狀病毒的反應嚴重程度
    來源:牛津冠狀病毒政府反應追踪器(數據);自然(圖表)。
    LSHTM項目背後的數據科學家Chris Grundy說,該數據庫將標準化不同團隊收集的信息,並且比單個小組可以生成的任何信息更全面。格倫迪說,像世界衛生組織這樣的機構通常會跟踪疾病爆發中使用的控制措施,但對於COVID-19,大流行的速度和規模使情況變得複雜。LSHTM招募了令人印象深刻的1,100名志願者,負責清理和合併信息。Grundy說,該數據集將開放給任何人使用,並不斷進行改進。他說,速度至關重要。“日子馬上改變了。”
    跟踪器暴露了在不同國家/地區部署的廣泛政策。維也納團隊已捕獲了52個國家/地區中約170項干預措施的詳細信息,範圍從小措施(例如標出兩米間隔的地板標貼)到主要的限制性政策(如停課)。他們還遵循一些國家最近為恢復日常生活和與之相關的措施而做出的努力,包括規定必須戴口罩。同時,牛津的項目COVID-19政府響應跟踪器正在監視100多個國家中的13項干預措施。它將13個中的7個匯總為一個“嚴格”指數,該指數反映了每個國家應對措施的總體嚴重程度,並允許在採用不同方法的國家之間進行比較(請參閱“氾濫保護”)。

    集群國家

    兩組科學家都已經在分析他們的數據,以探索每個國家應對措施的差異。維也納團隊正在尋找模式,他們的方法包括根據流行病在多大程度上開始採取乾預措施以及引入的限制總數來對國家進行聚類。例如在歐洲,算法小組將瑞典,英國和荷蘭列為行動相對較慢的國家。在流行病的早期階段,所有這三個國家都實施了“畜群豁免”戰略,其中涉及很少的措施或依賴自願遵守的措施,儘管後來英國和荷蘭轉向更積極的應對措施,包括在全國范圍內實施封鎖, CSH維也納和維也納獸醫大學的流行病學家AmélieDesvars-Larrive說。
    她說,與此同時,德國和奧地利在採取積極和早期控制策略的國家中脫穎而出,而意大利,法國和西班牙則採取了類似的措施,包括封鎖,但後來流行。迄今為止,德國和奧地利的人均死於這些其他國家的COVID-19的比例很小。
    牛津研究小組的早期發現還表明,相對於疫情爆發的嚴重程度,較貧窮的國家傾向於採取比富裕的國家更嚴格的措施。例如,加勒比海國家海地在確認首例案件時就實施了封鎖,而美國在首例死亡後等待了兩個多星期才發出留在家裡的命令。牛津大學公共政策研究人員安娜·帕瑟里克(Anna Petherick)表示,這可能是因為衛生保健系統不發達的低收入國家採取了更為謹慎的行動。她說,這也可能反映出疫情是較晚到達這些國家的,這使它們有更長的時間向其他國家學習。

    模式和預測

    最終,研究人員希望使用LSHTM數據庫中的數據,而不僅僅是檢查響應的差異-並了解這些策略在限制疾病爆發方面的有效性。Eggo說:“我們確實需要實時評估這些干預措施,以便每個人都可以製定實際的策略。” Eggo並未參與數據庫的創建,但計劃使用它。“如果我們不知道什麼有用,我們也不知道有多少有用,那麼決定下一步該做什麼將非常困難。” Eggo及其同事將使用這些數據來測試數學模型的準確性,該數學模型使用方程式描述在不同干預類型和時機下的傳播速率及其背後的機制。
    理想情況下,研究人員將能夠預測隨著時間的推移,添加和刪除乾預措施將如何改變感染數量。維也納CSH和維也納醫科大學的數學物理學家尼爾斯·豪格(Nils Haug)說,政策制定者可以使用這種預測以及有關重症監護能力的數據來做出決策(例如是否重開學校)。
    Haug是一個由15人組成的建模團隊的成員,該團隊探索使用哪種統計方法。這些方法可以直接找到確定最佳預測感染率的措施,而不必直接確定每種干預措施的確切效果。一種方法涉及使用稱為遞歸神經網絡的機器學習技術從數據中的模式中學習並進行預測。研究人員可以通過查看從網絡中刪除有關干預措施的信息時預測的變化來了解給定乾預措施的重要性。
    另一種技術涉及回歸分析,該分析可估計所有國家/地區之間特定度量(例如,學校關閉)和度量標準(例如R)之間的關係強度例如,使用諸如套索之類的回歸技術,研究人員可以確定哪些措施使R減少
    Haug說,但是所有方法都有局限性。拉索方法假定給定的度量值始終會導致R隨時間的減少,無論其應用到哪個國家/地區。這是跨多個國家學習課程的最大挑戰之一。研究人員希望能夠解釋一些國家的怪癖,例如某些國家的代際家庭患病率更高,這可能會加速傳播。維也納團隊最終將嘗試將這些不同的特徵直接納入其模型。目前,他們會將它們全部捕獲為一個變量,從而改變每個國家/地區的R。
    沒有疫苗或沒有有效的治療方法,停止傳播仍然是對抗COVID-19的唯一防禦措施。Petherick說,了解每種控制措施的效果對於找出可以安全更改或刪除的措施至關重要。她說:“如果我們能夠了解應該採取的措施以及最有效的方法,以便能夠阻止擴散,並儘其所能回復以前的生活,我認為那將是巨大的貢獻。”




    https://www.nature.com/articles/d41586-020-01248-1