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Enregistrement W2119883171 · doi:10.2471/blt.08.050880

Denaturalizing scarcity: a strategy of enquiry for public-health ethics

2008· article· en· W2119883171 sur OpenAlexaff
Ted Schrecker

Notice bibliographique

RevueBulletin of the World Health Organization · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScarcityPublic healthGlobalizationMainstreamPolitical scienceEconomic growthSociologyDevelopment economicsMedicineEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most scarcities that underpin health disparities within and among countries are not natural; rather, they result from policy choices and the operation of social institutions. Using examples from the United States of America: the Chicago heat wave and hurricane Katrina, this paper develops "denaturalizing scarcity" as a strategy for enquiry to inform public-health ethics in an interconnected world. It first describes some of the resource scarcities that are of greatest concern from a public-health perspective, and then outlines two (not mutually exclusive) lines of ethical reasoning that demonstrate their importance. One of these involves the multiple relationships that link rich and poor across national borders in today's interconnected world. The paper then briefly describes ways in which globalization and the associated institutions are linked to health-threatening scarcities. The paper concludes that denaturalizing scarcity represents a valuable alternative to mainstream health ethics, directing our attention instead to why some settings are "resource poor" and others are not.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,182 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations30
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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