Troutville: Where People Discuss Fairness Issues
Notice bibliographique
Résumé
Context. Public engagement efforts in health policy have posed many value-laden questions, yet those that appreciate the complexity and diversity of the concept of health equity are rare. We introduce the Fairness Dialogues, a new method for deliberating health equity among the general public. We provide its theoretical underpinning and present its empirical illustration and qualitative assessment. Methods. Primarily informed by the scholarship of deliberation, we designed the Fairness Dialogues, featured by reason-giving and inclusive group deliberation using a hypothetical scenario (the town of Troutville) that presents carefully designed, simple, open-ended cases focusing on a chosen equity and fairness issue. To assess whether the Fairness Dialogues encourages reflective views, we conducted a qualitative investigation by focusing on fairness and unfairness of inequalities in life expectancy. Findings. Our results revealed the complex intuitions that people have and their curiosity, patience, and willingness to scrutinize them in-depth through a small group dialogue. Intuitions shared by our study participants are similar to those presented in the scholarly philosophical literature. Conclusions. The Fairness Dialogues is a promising method to incorporate the public’s views into policy-making involving value judgment and to develop the capacity of the public to discuss value-laden questions in a reflective and inclusive manner.
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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 | 0,042 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,025 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».