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Enregistrement W1974682707 · doi:10.1111/j.1475-6773.2004.00331.x

To Prevent, React, and Rebuild: Health Research and the Prevention of Genocide

2004· article· en· W1974682707 sur OpenAlexaff
Reva N. Adler, James Smith, Paul Fishman, Eric B. Larson

Notice bibliographique

RevueHealth Services Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British ColumbiaVancouver Hospital and Health Sciences CentreUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenocideMedicineEnvironmental healthMedical emergencyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop an approach to the primary prevention of genocide, based on established public health-based violence prevention methods derived from a variety of high-risk settings. DATA SOURCES: (1) Peer-reviewed literature in the fields of public health, violence/injury prevention, medicine, economics, sociology, psychology, history, and genocide studies, (2) demographic and health data bases made available by governments and international organizations, (3) reports on recent episodes of genocide published by international and nongovernmental organizations, (4) newspaper and journalistic accounts of recent and past genocides, (5) archival testimonies of genocide victims and perpetrators, and (6) court transcripts of international genocide prosecutions. STUDY DESIGN: The research was conducted as a medical-historical policy analysis synthesizing data within the following framework: (1) Assessment of current violence and injury prevention models for suitability in the prevention of extreme, population-wide violence, (2) analysis of morbidity and mortality data to quantify the impact of genocide on the health of populations, (3) making an inventory of the known societal risk factors for genocidal violence, (4) identification of the theorized, modifiable attitudinal risk factors for genocidal behavior within a population health model, and (5) assessment of existing projects targeting primary violence and injury prevention in high risk jurisdictions, for future adaptation within a structured, public health approach. PRINCIPAL FINDINGS: Mortality rates due to genocidal violence are far in excess of other public health emergencies including malaria and HIV/AIDS. The immediate and long-range health consequences of genocide include the sequelae of infectious diseases, organ system failure, and psychiatric disorders, conferring an increased burden of disease on affected populations for multiple subsequent generations. The impact of genocide on local health economies is catastrophic, and the opportunity costs of diverting scarce global health dollars toward ameliorating genocide related outcomes are substantial. Structural risk factors for genocide within societies include: totalitarian government, exclusionary ideologies, armed conflict, economic hardship, and inaction of bystander nations. Proposed psychological risk factors for genocidal behavior include: moral exclusion, authority orientation, action in self-interest, desensitization, and compartmentalized thinking. Violence and injury prevention models, incorporating what is currently known about the societal and behavioral risk factors for genocide in high-risk populations, may be modified to address the primary prevention of catastrophic violence on a population-wide scale. A number of existent global peace building initiatives may serve as models for the design of future prevention initiatives in high-risk, pre-genocide jurisdictions. CONCLUSIONS: Our analysis suggests that genocide is one of the most pressing threats to the health of populations in the twenty-first century. Recent advances in the public health discipline of violence prevention provide a blueprint for approaches to primary genocide prevention based on epidemiological methods.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0040,026
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,307
Tête enseignante GPT0,611
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations26
Publié2004
Routes d'admission1
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