EcoHealth and the Determinants of Health: Perspectives of a Small Subset of Canadian Academics in the EcoHealth Community
Notice bibliographique
Résumé
EcoHealth is an emerging field that examines the complex relationships among humans, animals, and the environment, and how these relationships affect the health of each of these domains. The different types of determinants of health greatly influence human health and well-being. Therefore, EcoHealth's ability to improve human, animal, and environmental health and well-being is, in part, influenced by its ability to acknowledge and integrate the determinants of health. However, our previous research demonstrates that the academic EcoHealth literature had a low, uneven engagement with the determinants of health. Accordingly, to make sense of this gap, our research aim is to better understand the views of a small subset of the Canadian EcoHealth community about EcoHealth and the determinants of health relative to EcoHealth. We used a qualitative research design involving seven semi-structured interviews, which were analyzed using thematic analysis. Our findings suggest a tension across themes and a lack of conceptual engagement with the determinants of health. As we consider a future with rapid, unsustainable changes, we expect the identification and integration of the different types of determinants of health within EcoHealth to be imperative for EcoHealth to attain its goal of improving the health and well-being of humans, animals, and the environment.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».