Peace through Health and Medical Education: First Steps in Inclination of Healthcare Workers Toward Conflict-Preventive Activities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of deaths and disabilities due to all types of violence has increased; violence and especially war heavily affect public and individual health and all sectors, including the health sector, are responsible for making attempts to take part in mitigation of war effects. However, "peace through health" has not been so far included globally in the curriculum of basic medical schools. The study aims to prepare data on responsibilities that could be devolved to health sector, and the importance and role of education for those health workers who are willing to participate in the peace field. METHODS: A systematic search in Web of Science, PubMed, Scopus and ERIC was conducted looking for relevant documents following combination of the key terms: peace, health and education. RESULTS: Health professionals consider war as a serious contagious disease that needs to be prevented like any other diseases. Prevention maneuvers at the primordial, primary, secondary and tertiary stages are important tasks that can be carried out by health professionals; there is an increasing demand for establishment of some courses; the roles and the manner of performing these tasks are not part of medical curriculum and for better execution of these roles, peace through health courses should be developed and then integrated to the current curriculum of health-related universities. CONCLUSION: The work of developing peace through health courses has been started before and it will continue until it completely becomes an accepted global course.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».