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Enregistrement W2890004651 · doi:10.1080/09688080.2018.1511769

Understandings of self-managed abortion as health inequity, harm reduction and social change

2018· article· en· W2890004651 sur OpenAlexafffund
Joanna N. Erdman, Kinga Jelinska, Susan Yanow

Notice bibliographique

RevueReproductive Health Matters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAbortionHarm reductionReproductive healthHuman rightsHarmUnsafe abortionSMA*Health equityPolitical scienceEconomic growthHealth careSociologyMedicineEnvironmental healthPublic healthFamily planningNursingPopulationEconomicsLawPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This commentary explores how self-managed abortion (SMA) has transformed understandings of and discourses on safe abortion and associated health inequities through an intersection of harm reduction, human rights and collective activism. The article examines three primary understandings of the relationship between SMA and safe abortion: first SMA as health inequity, second SMA as harm reduction, and third SMA as social change, including health system innovation and reform. A more dynamic understanding of the relationship between SMA, safe abortion and health inequities can both improve the design of interventions in the field, and more radically reset reform goals for health systems and other state institutions towards the full realisation of sexual and reproductive health and human rights.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,051
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0110,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations85
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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