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Enregistrement W3082114354 · doi:10.1007/s42399-020-00486-8

Avoiding the Banality of Evil in Times of COVID-19: Thinking Differently with a Biopsychosocial Perspective for Future Health and Social Policies Development

2020· article· en· W3082114354 sur OpenAlexaff
Matilde Leonardi, Haejung Lee, Sabina van der Veen, Thomas Maribo, Marie Cuenot, Liane Simon, Jaana Paltamaa, Soraya Maart, Carole A. Tucker, Yanina Besstrashnova, Alexander Shosmin, Daniel A. del Cid, Ann‐Helene Almborg, Heidi Anttila, Shin Yamada, Lucilla Frattura, Carlo Zavaroni, Qiu Zhuoying, Andrea Martinuzzi, Michela Martinuzzi, Francesca Giulia Magnani, Stefanus Snyman, Ahmed Amine El Oumri, Ndegeya Sylvain, Natasha Layton, Catherine Sykes, Patricia Welch Saleeby, Andrea Sylvia Winkler, Olaf Kraus de Camargo

Notice bibliographique

RevueSN Comprehensive Clinical Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesUniversità Cattolica del Sacro Cuore
Mots-clésBiopsychosocial modelVulnerability (computing)Health carePandemicPublic relationsPsychologyHealth equityHealth policySociologyPolitical scienceEconomic growthMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseasePsychotherapistComputer securityEconomicsInfectious disease (medical specialty)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic provides the opportunity to re-think health policies and health systems approaches by the adoption of a biopsychosocial perspective, thus acting on environmental factors so as to increase facilitators and diminish barriers. Specifically, vulnerable people should not face discrimination because of their vulnerability in the allocation of care or life-sustaining treatments. Adoption of biopsychosocial model helps to identify key elements where to act to diminish effects of the pandemics. The pandemic showed us that barriers in health care organization affect mostly those that are vulnerable and can suffer discrimination not because of severity of diseases but just because of their vulnerability, be this age or disability and this can be avoided by biopsychosocial planning in health and social policies. It is possible to avoid the banality of evil, intended as lack of thinking on what we do when we do, by using the emergence of the emergency of COVID-19 as a Trojan horse to achieve some of the sustainable development goals such as universal health coverage and equity in access, thus acting on environmental factors is the key for global health improvement.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0140,086
Communication savante0,0180,027
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0120,034
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,263
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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