Taking a Stand to Remedy the Inadequacies of Action on Health Equity Exposed by COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
As we struggle with the impacts of a global pandemic, there is growing evidence of the inequitable impacts of this crisis. In this commentary, we argue that actions on health equity to date have been insufficient despite significant scholarship to guide both practice and policy. To move from talk to action on health equity, we propose the following five approaches: (1) reversing the erosion of publicly funded health systems; (2) creating broad economic means to support health; (3) moving health action upstream; (4) challenging ageist and/or ableist discourses; and (5) decolonizing approaches and enacting solidarity. Engaging in these actions will help close the gaps and address disparities made more evident during this global pandemic. The COVID-19 pandemic reinforces the need for us to move from discussion to action if we are to achieve health for all. Adopting a health equity lens is a means of both understanding and stimulating action to readdress the root causes of inequities and work toward a fairer, more just society.
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 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 | 0,038 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,049 |
| Communication savante | 0,018 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,043 | 0,066 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».