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Enregistrement W3122780312 · doi:10.14296/jhrc.v2i2.2273

Readjusting the political thermostat: fuel poverty and human rights in the UK

2016· article· en· W3122780312 sur OpenAlexfundno aff
Ben Christman, Hannah Russell

Notice bibliographique

RevueJournal of Human Rights in the Commonwealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Issues and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésHuman rightsFuel povertyPovertyCharterPoliticsCulture of povertyInternational human rights lawFundamental rightsPolitical scienceRight to propertyDevelopment economicsCultural rightsEconomic growthPolitical economyLawSociologyBasic needsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fuel poverty − the inability to afford adequate warmth in the home − is a widespread problem across the UK. Cold, damp homes are detrimental to human health and contribute to thousands of ‘excess winter deaths’ every year. This article analyses fuel poverty from a human rights perspective – asking whether it engages human rights protections. It first discusses the definition, scale and health impacts of the problem.Second, it explores the relationship between fuel poverty and the rights contained within the European Convention on Human Rights, the International Covenant on Economic, Social and Cultural Rights and the European Social Charter. It concludes that fuel poverty readily engages rights to adequate housing, food and health and certain civil and political rights in extreme circumstances. It discusses the legal implications of these findings for fuel poverty policy, arguing for a ‘human rights approach’ to tackling the problem. These conclusions focus on the particularly drastic fuel poverty situation in the UK, but can also be applied globally to the various nations where citizens suffer similar problems and extend to the wider debate on therelationship between poverty and human rights.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,012
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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