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Enregistrement W2319483983 · doi:10.1080/01459740.2016.1173691

Ways of Doing: Restorative Practices, Governmentality, and Provider Conduct in Post-Apartheid Health Care

2016· article· en· W2319483983 sur OpenAlexfundno aff
Bronwyn Harris, John Eyles, Jane Goudge

Notice bibliographique

RevueMedical Anthropology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFoucault, Power, and Ethics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Cape TownCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCanadian Institutes of Health ResearchNational Research FoundationCarnegie Corporation of New York
Mots-clésGovernmentalityPaternalismAccountabilityHealth careContext (archaeology)SociologyCitizenshipAuthoritarianismDemocracyPublic relationsPolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we consider the conduct of post-apartheid health care in a policy context directed toward entrenching democracy, ensuring treatment-adherent patients, and creating a healthy populace actively responsible for their own health. We ask how tuberculosis treatment, antiretroviral therapy, and maternal services are delivered within South Africa's health system, an institutional site of colonial and apartheid injustice, and democratic reform. Using Foucauldian and post-Foucauldian notions of governmentality, we explore provider ways of doing to, for, and with patients in three health subdistricts. Although restorative provider engagements are expected in policy, older authoritarian and paternalistic norms persist in practice. These challenge and reshape, even 'undo' democratic assertions of citizenship, while producing compliant, self-responsible patients. Alongside the need to address pervasive structural barriers to health care, a restorative approach requires community participation, provider accountability, and a health system that does with providers as much as providers who do with patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,073
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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