Anthropology, Inequality, and Disease: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
▪ Abstract Anthropological approaches broaden and deepen our understanding of the finding that high levels of socioeconomic inequality correlate with worsened health outcomes across an entire society. Social scientists have debated whether such societies are unhealthy because of diminished social cohesion, psychobiological pathways, or the material environment. Anthropologists have questioned these mechanisms, emphasizing that fine-grained ethnographic studies reveal that social cohesion is locally and historically produced; psychobiological pathways involve complex, longitudinal biosocial dynamics suggesting causation cannot be viewed in purely biological terms; and material factors in health care need to be firmly situated within a broad geopolitical analysis. As a result, anthropological scholarship argues that this finding should be understood within a theoretical framework that avoids the pitfalls of methodological individualism, assumed universalism, and unidirectional causation. Rather, affliction must be understood as the embodiment of social hierarchy, a form of violence that for modern bodies is increasingly sublimated into differential disease rates and can be measured in terms of variances in morbidity and mortality between social groups. Ethnographies on the terrain of this neoliberal global health economy suggest that the violence of this inequality will continue to spiral as the exclusion of poorer societies from the global economy worsens their health—an illness poverty trap that, with few exceptions, has been greeted by a culture of indifference that is the hallmark of situations of extreme violence and terror. Studies of biocommodities and biomarkets index the processes by which those who are less well off trade in their long-term health for short-term gain, to the benefit of the long-term health of better-off individuals. Paradoxically, new biomedical technologies have served to heighten the commodification of the body, driving this trade in biological futures as well as organs and body parts.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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