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Enregistrement W2071024449 · doi:10.1080/17441690601010217

The behavioural research agenda in global health: An advocate's legacy

2007· article· en· W2071024449 sur OpenAlexaff
Marcia C. Inhorn, Craig R. Janes

Notice bibliographique

RevueGlobal Public Health · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésPublic healthSociologyPoliticsGlobal healthContext (archaeology)Social scienceMedical anthropologyEnvironmental ethicsPolitical scienceHistoryMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two of the disciplines that have come to infuse global health with some of its current vibrancy are epidemiology and anthropology, disciplines that focus, in one way or another, on the causal importance of human behaviour in socio-political, ecological, evolutionary, and cultural context. One of the little-known stories in the history of twentieth century global health involves the works of a number of pioneering interdisciplinary scholar-practitioners, who urged a synthesis of epidemiological and anthropological perspectives in what was then called 'tropical medicine'. One of these pioneers was Frederick L. Dunn, who forwarded lasting insights about the importance of human behavioural research in understanding infectious disease. This article provides a historical-biographical accounting of Dunn's contributions to public health in the second half of the twentieth century, arguing that his persistent advocacy of multi-level, social behavioural research and his notion of 'causal assemblages' were critical in the early development of the twentieth century discipline of global health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations11
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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