MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2975902286 · doi:10.1080/13623699.2019.1666520

Occupation, settlement, and the social determinants of health for West Bank Palestinians

2019· review· en· W2975902286 sur OpenAlexaff
Khalid Fahoum, Izzeldin Abuelaish

Notice bibliographique

RevueMedicine Conflict & Survival · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWest bankSettlement (finance)Human settlementAppropriationSocial determinants of healthDemolitionPolitical sciencePoliticsHealth carePalestineEconomic growthDevelopment economicsGeographyBusinessEconomicsHistoryArchaeologyFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A contentious issue in the Israel-Palestine conflict is the ongoing construction of settlements in the occupied West Bank along with its related policies, both of which have had impacts on the lives of resident Palestinians. These impacts have been documented by various UN and non-governmental agencies yet have been insufficiently studied in the academic literature. This article aims to review the literature on the social determinants of health for West Bank Palestinians and understand how settlement construction and policy influence these determinants. To accomplish these aims, the article first includes an analysis of how military infrastructure, resource allocation, land appropriation and house demolition related to the settlements influence the lives of West Bank Palestinians. The article then proceeds to review available literature on the social determinants of health in the West Bank, most notably: access to healthcare, exposure to political violence, economic conditions and water contamination, with the goal of understanding how settlement-related policies are related to these social determinants of health.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,505
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,075 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedicine Conflict & SurvivalMême sujetFood Security and Health in Diverse PopulationsTravaux en français237 207