Linking Health Inequality and Environmental Justice: Articulating a Precautionary Framework for Research and Action
Notice bibliographique
Résumé
This article draws together three issues—the environment, health, and (in)justice—with the overall purpose of articulating an agenda for policy and research that works towards improved justice and sustainability in the environmental health arena. Considerable research in the United States and elsewhere has shown that both environmental exposures and poor health are more prevalent in populations that are marginalized by race and social class (typically measured as income). The logical next step has been to attempt to establish concrete cause-effect links between health effects and environmental exposures in order to mobilize government action to reduce these disparities. However, we caution against pursuing such causal links alone as a necessary precondition for just and sustainable environmental health policy. We instead argue for a framework that considers both environmental justice and health inequality in terms of compounded disadvantage at the community level. We support a precautionary approach to action that simultaneously pays due attention to the processes leading to injustices/inequities as well as remediating current patterns of injustice/inequity.
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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 | 0,102 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,152 |
| Communication savante | 0,026 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,021 |
| 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 ».