Interrogating scarcity: how to think about 'resource-scarce settings'
Notice bibliographique
Résumé
The idea of resource scarcity permeates health ethics and health policy analysis in various contexts. However, health ethics inquiry seldom asks-as it should-why some settings are 'resource-scarce' and others not. In this article I describe interrogating scarcity as a strategy for inquiry into questions of resource allocation within a single political jurisdiction and, in particular, as an approach to the issue of global health justice in an interconnected world. I demonstrate its relevance to the situation of low- and middle-income countries (LMICs) with brief descriptions of four elements of contemporary globalization: trade agreements; the worldwide financial marketplace and capital flight; structural adjustment; imperial geopolitics and foreign policy. This demonstration involves not only health care, but also social determinants of health. Finally, I argue that interrogating scarcity provides the basis for a new, critical approach to health policy at the interface of ethics and the social sciences, with specific reference to market fundamentalism as the value system underlying contemporary globalization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,184 |
| Communication savante | 0,023 | 0,073 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».