Best Evidence Aside: Why Trump's Executive Order Makes America Less Healthy
Notice bibliographique
Résumé
Although the immigration and nationality act gives the President power to suspend entry of classes of aliens to the US, he cannot discriminate on grounds of nationality or religion. The constitutional arguments based on religious freedom, establishment of religion, and equal protection appear powerful from a moral perspective, but face legal hurdles because the Order on its face does not discriminate against Muslims. According to UNICEF, four of the countries targeted – Syria, Yemen, Sudan and Somalia – rank among the world’s most hazardous for children’s health and dignity. In Iraq alone, >5 million children are in peril, with one-quarter displaced from their homes by conflict. Refugees often spend years in living conditions that exacerbate injury and disease: crowded and unsanitary spaces fan the spread of infectious diseases (cholera and tuberculosis); refugees risk sexual assaults, which may lead to sexually transmitted infections, as well as mental trauma; and they lack access to preventative services, as well as basic health care, including safe childbirth. President Trump’s order denied entry of improbable threats—a 9 year-old Somali child with congenital heart disease and a 1 year-old Sudanese boy with cancer—both seeking medical treatment. Within days of the first executive order, a terrorist entered a Quebec mosque and murdered six people, injuring eighteen others. This atrocity underscores a sad truth—most victims of Islamic-inspired terrorism are Muslims, and most attackers are home grown. The President is rapidly eroding two of America’s greatest values—inclusiveness and diversity, endangering America’s position as a liberal beacon of freedom globally.
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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 | 0,022 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,008 |
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 ».