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Enregistrement W2981734934 · doi:10.17157/mat.6.3.664

Global health futures?

2019· article· en· W2981734934 sur OpenAlexfundno aff
Susan L. Erikson

Notice bibliographique

RevueMedicine Anthropology Theory · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre for Global Cooperation ResearchSimon Fraser University
Mots-clésBondFutures contractSpeculationEquity (law)Swap (finance)Financial instrumentBusinessObligationCashFinancePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2010, there has been a discernable expansion of global health financing forms using private equity, bonds, and ‘facilities’ to finance international development and humanitarian endeavors. I present the logics of the Pandemic Emergency Facility (PEF), a World Bank device that lashes together a bond, cash, and swaps to lie in reserve for an infectious disease outbreak. I explain how the PEF is emblematic of financial devices that have the potential to fund global health aid while offering investors a chance to make money. Reckoning with the pandemic bond means that we take account not only of the PEF (what does it organize and by what logics?) but also of the relationships it cultivates (what does it bind together?) and reproduces (what does it aim to multiply and what does it forsake?). I use ‘reckoning with’ as an analytic concept to help us think about measures and futures of global health in both economic and ethical registers, as well as to take account of how death data is used. Reckoning with something lets us pause to take account of where we are and where we are going, and helps us think about what we want. Is it necessary to translate the ethical obligation to help those who are suffering into financial devices that make people money, a trend we are clearly in the initial stages of? Are there conditions when the suffering of others as the source of financial speculation becomes desirable?

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,003

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,472 · 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'étudeSans objet
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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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