MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1875500872 · doi:10.1111/jlme.12007

A Survey of International Legal Instruments to Examine Their Effectiveness in Improving Global Health and in Realizing Health Rights

2013· article· en· W1875500872 sur OpenAlexaff
Arthur Wilson, Abdallah S. Daar

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Law Medicine & Ethics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésPolitical scienceInternational lawField (mathematics)International healthHealth lawGlobal healthRight to healthLaw and economicsHealth policyLawHuman rightsSociologyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many global health issues, almost by definition, do not recognize state borders and therefore require bi-lateral, or more often multi-lateral international solutions. These latter solutions are articulated in international instruments (declarations, conventions, treaties, constitutions of international bodies, etc). However, the gap between formal adoption of such instruments by signatory states and substantive implementation of the articulated solutions can be very wide. This paper surveys a selection of international legal instruments, including those where the sought after positive outcomes have been achieved, and those that have been ineffective, with little or no real progress being made. The paper looks for commonalities, both in the nature of the problems and the forms of the international legal instruments, to seek answers as to why some instruments ultimately succeeded where others failed. It also provides some guidance to law/ treaty makers to help ensure that they frame future instruments in such a way as to maximize the probability that those instruments will have a substantive positive impact on global health and health rights.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,160
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,160
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0160,019
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Law Medicine & EthicsMême sujetGlobal Public Health Policies and EpidemiologyTravaux en français237 207