The Human Rights Framing of Maternal Health: a Strategy for Politicization or a Path to Genuine Empowerment?
Notice bibliographique
Résumé
Every year, more than half a million women worldwide die from complications arising from pregnancy and childbirth. Most of these deaths are preventable, examples of what Amartya Sen calls “remediable injustices” (2009, p. vii). The urgency of the issue became evident when, in 2000, governments around the globe decided to commit to “reduce maternal mortality” by three-quarters by the year 2015, making it one of the eight Millennium Development Goals (MDGs). Despite sincere and combined efforts by governments, nongovernmental organizations, and various global agencies, the goal of reducing maternal mortality by three-quarters will not be met by most countries—especially developing ones—by 2015. The struggle to improve maternal health conditions globally has led many scholars and practitioners to assert that maternal health is not simply a public health or development issue. Rather, maternal health and preventable maternal deaths are human rights issues because such deaths result from a range of factors that include but are not limited to gender inequality and discrimination, lack of adequate recognition of women’s right to health, and insufficient acknowledgment of women’s right to life, as well as various political, economic, social, and cultural barriers that limit women’s access to appropriate interventions (Center for Reproductive Rights, 2008; Dasgupta, 2010; Hunt & Bueno De Mesquita, 2010; Yamin, 2010; Yamin & Maine, 1999). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,017 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,048 |
| Communication savante | 0,013 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».