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Enregistrement W2936480753 · doi:10.51357/cs.v13i2.126

Intersectionality Analysis, the Welfare State and Women's Health

2018· article· en· W2936480753 sur OpenAlexafffundabout
Toba Bryant, Dennis Raphael

Notice bibliographique

RevueCritical Studies An International and Interdisciplinary Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensOntario Tech UniversityYork University
Organismes subventionnairesUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésIntersectionalityWelfare stateSocial securitySocial policySocial determinants of healthSocial inequalityPolitical scienceHealth equityWelfarePopulationSociologyInequalityPoliticsEconomicsEconomic growthHealth careGender studiesLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article applies intersectionality analysis to consider women's health and well-being in Canada's welfare state with attention to those occupying vulnerable social locations. Political and economic structures and processes associated with different forms of the welfare state are responsible for producing these vulnerabilities as they differentially distribute economic and social resources amongst the population. Inequities in these distributions create the social inequalities that act through the social determinants of health to spawn health inequalities. The liberal welfare state -- with its dominant institution being the marketplace -- has higher levels of these inequalities than social democratic and conservative welfare states with rather less public policy effort to reduce them. In addition, the acceptance of neoliberalism as a governing ideology has seen Canadian and other governments further reducing the State role in managing the economy and providing economic and social security to citizens. This has had particular implications for those occupying vulnerable social locations such that the intersectionality concept -- combined with welfare state analysis -- provides a lens which can both explan these social and health inequalities and suggest means to reduce them.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,409 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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